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龙图腾网获悉西南政法大学申请的专利基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统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：CN115774008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211410616.7，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统是由黄锐;彭安;胡家祥设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统。该方法包括：获取待测样品N个采样点的表面增强拉曼光谱序列；将N个表面增强拉曼光谱序列分别输入训练好的CNN‑GRU深度学习模型的N个独立通道输入端，将N个表面增强拉曼光谱序列集中输入训练好的CNN‑GRU深度学习模型的集中通道输入端；CNN‑GRU深度学习模型输出毒品类别或者毒品类别和毒品浓度等级。CNN‑GRU深度学习模型将CNN与GRU引入拉曼光谱数据特征的分析，以完整的提取光谱中的细节特征与空间相关性并用于判断毒品类型，能够实现对多种毒品类型进行快速、同时、高准确率识别，还能对毒品的浓度进行准确的定量识别。

本发明授权基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于表面增强拉曼光谱的多通道毒品模糊识别方法，其特征在于，包括： 获取待测样品N个采样点的表面增强拉曼光谱序列，所述N为大于1的正整数；N个采样点为待测样品的N个不同区域或位置点； 将N个表面增强拉曼光谱序列分别输入训练好的CNN-GRU深度学习模型的N个独立通道输入端，将N个表面增强拉曼光谱序列集中输入训练好的CNN-GRU深度学习模型的集中通道输入端；其中，将N个表面增强拉曼光谱序列组合成二维矩阵输入训练好的CNN-GRU深度学习模型的集中通道输入端； CNN-GRU深度学习模型输出毒品类别，或者，CNN-GRU深度学习模型输出毒品类别和毒品浓度等级； 其中，所述CNN-GRU深度学习模型包括： N个单通道CNN特征提取模块，分别用于提取N个表面增强拉曼光谱序列的独立光谱特征； 多通道特征拼接模块，拼接N个单通道CNN特征提取模块输出的独立光谱特征获得多通道拼接特征； 序列相关特征提取模块，基于多通道拼接特征提取序列相关特征； 集中通道CNN特征提取模块，提取集中输入的N个表面增强拉曼光谱序列的集中光谱特征； 毒品定性分类模块，拼接序列相关特征和集中光谱特征获得定性分类特征，基于定性分类特征输出待测样品中包含的毒品类别； 毒品定量分类模块，拼接序列相关特征和集中光谱特征获得定量分类特征，基于定量分类特征输出待测样品中毒品的浓度等级； 其中，所述序列相关特征提取模块包括依次连接的一个以上第二卷积池化单元和一层以上第一GRU层，第二卷积池化单元包括依次连接的第二一维卷积层、第二池化层和第一批归一化层。

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