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龙图腾网获悉河南农业大学;中国烟草总公司郑州烟草研究院申请的专利基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别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：CN116740564B 。

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：202310666848.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别方法是由孙彤;薛超群;刘超;付元元;李飞涛;乔红波;王恒;刘冰杰;丁力设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别方法，依次包括以下步骤：A：对用于田间成熟度检测的烟叶图像样本进行划分；B：建立用于烟叶田间成熟度图像识别的深度骨干网络，然后进行迁移学习和分类器参数初始化；C：建立深度骨干网络的损失函数；D：利用损失函数对已完成参数初始化的深度骨干网络进行训练，最终得到训练后的深度骨干网络；E：利用训练后的深度骨干网络，对待进行田间成熟度检测的烟叶图像进行田间成熟度识别。本发明能够以极低的标注成本建立烟叶田间成熟度的图像识别模型，实现低成本高效率地烟叶图像田间成熟度识别。

本发明授权基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度半监督迁移学习的烟叶图像田间成熟度识别方法，其特征在于，依次包括以下步骤： A：对用于田间成熟度检测的烟叶图像样本进行划分；从每个类别的烟叶图像样本中，挑选出部分烟叶图像样本进行标注，并将标注后的烟叶图像样本称为目域中有标记烟叶图像样本，剩余未标注的烟叶图像样本称为目域中无标记烟叶图像样本；其中，按照烟叶田间成熟度的不同，将在烟叶图像样本中分为不同类别； B：建立用于烟叶田间成熟度图像识别的深度骨干网络并定义为目域网络，然后进行迁移学习和分类器参数初始化； C：建立步骤B中得到的深度骨干网络的损失函数LSSL； 其中，LCE为交叉熵损失，LLMMD为局部最大均值差异损失，为有标记烟叶图像样本的烟叶成熟度结构约束损失，为无标记烟叶图像样本的烟叶成熟度结构约束损失，λ1，λ2和λ3分别为局部最大均值差异损失、有标记烟叶图像样本的烟叶成熟度结构约束损失和无标记烟叶图像样本的烟叶成熟度结构约束损失的权重参数，ft·代表目域网络，xt,l代表目域中有标记烟叶图像样本，yt,l表示目域中有标记烟叶图像样本的类别标记，代表目域中有标记烟叶图像样本的概率分布，代表目域无标记烟叶图像样本的概率分布，xt,u代表目域中无标记烟叶图像样本； D：利用步骤C中建立的损失函数，对步骤B中已完成参数初始化的深度骨干网络进行训练，最终得到训练后的深度骨干网络； E：利用步骤D中得到的训练后的深度骨干网络，对待进行田间成熟度检测的烟叶图像进行田间成熟度识别。

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河南农业大学;中国烟草总公司郑州烟草研究院，其通讯地址为：450002 河南省郑州市金水区文化路95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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