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龙图腾网获悉青岛农业大学;青州市林业发展中心;青州市杨集林场申请的专利一种银杏叶片异常表型检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119600005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411739300.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种银杏叶片异常表型检测方法是由张翠萍;张森森;陈进;赵炳硕;孟杰;李伟设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种银杏叶片异常表型检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种银杏叶片异常表型检测方法，属于银杏叶片表型异常识别领域。其包括以下步骤：银杏叶片数据采集：通过相机获取银杏叶片图像数据，并进行预处理，得到银杏叶片图像数据集；银杏叶片轮廓提取：利用测地线距离方法对银杏叶片数据集中图像进行轮廓提取，得到银杏叶片图像的轮廓曲线；形状匹配模型构建：根据银杏叶片图像和银杏叶片图像的轮廓曲线，得到银杏叶片图像每个类别的匹配代价均值和匹配代价方差；银杏叶片异常表型检测：数据集中待检测图像输入到形状匹配模型中，判断待检测图像是否为异常表型。本发明能够实现银杏叶片异常表型的精准识别。

本发明授权一种银杏叶片异常表型检测方法在权利要求书中公布了：1.一种银杏叶片异常表型检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.银杏叶片数据采集：通过相机获取银杏叶片图像数据，并进行预处理，得到银杏叶片图像数据集； S2.银杏叶片轮廓提取：利用测地线距离方法对银杏叶片数据集中图像进行轮廓提取，得到银杏叶片图像的轮廓曲线； S3.形状匹配模型构建：根据步骤S1中银杏叶片图像和步骤S2中银杏叶片图像的轮廓曲线，得到银杏叶片图像每个类别的匹配代价均值和匹配代价方差； 具体步骤如下： S31.构建模板：选取数据集正常类中扇形叶、楔形叶、如意形叶以及心形叶4类银杏叶片图像各张，通过人工绘制其形态并提取银杏叶片为独立的图像区域，将叶片统一翻转为叶柄朝下，共计生成个模板，各类别分别有个模板； S32.通过步骤S2得到所有模板的轮廓曲线，遍历步骤S31中模板，将第c个类别中第k个模板的轮廓曲线记为，将选取的4类银杏叶片图像提取到的轮廓曲线记为，计算和之间的总体匹配代价值，公式表示如下： ， ， 其中，，分别表示和中的点，和分别表示和中边界点的最大值，表示点和点之间的匹配代价cost值，表示和之间的总体匹配代价值；遍历每个模板，计算每一类模板与该类别对应图像轮廓曲线之间的总体平均匹配代价以及匹配代价方差，公式表示如下： ， ， 其中，表示步骤S31中选取的银杏叶片图像第c个类别的第个图像，表示第c个类别模板与该类别对应图像轮廓曲线之间的总体平均匹配代价，表示第c个类别模板与该类别对应图像轮廓曲线之间的匹配代价方差； S33.选出数据集中经过步骤S31后剩余的扇形叶、楔形叶、如意形叶以及心形叶4类银杏叶片图像各张，遍历剩余的银杏叶片图像第c个类别中的张图像，计算第c个类别中的张图像与步骤S31获得的属于第c个类别的个模板之间的匹配代价均值和方差，公式表示如下： ， ， 其中，表示剩余的银杏叶片图像第个类别中的第个图像，表示银杏叶片图像类别，，分别表示扇形叶、楔形叶、如意形叶、心形叶；表示经过步骤S31后剩余的银杏叶片图像第c个类别的匹配代价均值，表示经过步骤S31后剩余的银杏叶片图像第c个类别的匹配代价方差； S34.对于待检测图像，从4类的模板中各随机选取一个模板，分别计算待检测图像与4个模板的匹配代价,其中表示在第个类别随机选取的一个模板，表示的轮廓曲线，比较与的值，如果的值在[-,+]的区间范围内，则判定为正常类，否则，为异常表型； S4.银杏叶片异常表型检测：数据集中待检测图像输入到形状匹配模型中，判断待检测图像是否为异常表型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛农业大学;青州市林业发展中心;青州市杨集林场，其通讯地址为：266000 山东省青岛市城阳区长城路700号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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