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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级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：CN119357555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411387549.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级检测方法是由吴伟斌;段雨欣;汤维;郭嘉城;曾雲芳;钟培伟;邱文隆;陈影媚设计研发完成，并于2024-10-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级检测方法，包括获取茶园内茶叶的原始高光谱数据，高光谱技术分辨率高，可以快速获取茶园内茶叶的连续波段的高光谱反射率信息。对原始高光谱数据进行预处理，得到预处理后数据，预处理包括滤波和一阶求导。一阶导能够放大光谱中的细节信息和噪声，所以先对原始高光谱数据进行滤波，再对滤波后数据进行一阶求导，从而消除基线漂移，减少背景区域带来的干扰，使得预处理后数据具有较高的分辨率。构建茶圆赤星病检测模型，将预处理后数据输入茶圆赤星病检测模型，进行危害等级判断，得到茶圆赤星病危害等级，可以有效对茶圆赤星病危害等级进行检测，且具有较高的识别准确率。

本发明授权一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱技术的茶圆赤星病危害等级检测方法，其特征在于，包括： 获取茶园内茶叶的原始高光谱数据；其中，所述茶园内茶叶包括患茶圆赤星病的茶叶和健康茶叶； 对所述原始高光谱数据进行预处理，得到预处理后数据；预处理包括滤波和一阶求导； 构建茶圆赤星病检测模型，将所述预处理后数据输入所述茶圆赤星病检测模型，进行危害等级判断，得到茶圆赤星病危害等级；所述茶圆赤星病检测模型基于卷积神经网络和门控循环模块； 所述构建茶圆赤星病检测模型，包括： 采用CNN-GRU神经网络作为茶圆赤星病检测模型的网络架构； 将5层一维卷积层作为所述茶圆赤星病检测模型的特征提取模块； 将所述特征提取模块的输入端与输入模块连接，将所述特征提取模块的输出端与全局平均池化层的输入端连接； 所述将所述特征提取模块的输出端与全局平均池化层的输入端连接之后，还包括： 将所述全局平均池化层的输出端与门控循环模块的输入端连接； 将所述门控循环模块的输出端与全连接层的输入端连接； 将所述全连接层的输出端与激活层的输入端连接；所述激活层的输出端输出茶圆赤星病危害等级； 所述门控循环模块包括两个GRU层和一个dropout层，其中一个GRU层的输出端连接dropout层的输入端，dropout层的输出端连接另一个GRU层的输入端。

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