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龙图腾网获悉阿米检测技术有限公司申请的专利一种高光谱集成学习的葡萄地标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：CN120318583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510468548.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱集成学习的葡萄地标识别方法及系统是由刘志刚;刘岩;杨鑑;崔希炜;左韦丹;江涛设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱集成学习的葡萄地标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱集成学习的葡萄地标识别方法及系统，涉及葡萄地标识别监测技术领域。该高光谱集成学习的葡萄地标识别方法，包括以下步骤：光谱信息提取监测；数据集构建与拆分；特征集构建；预测准确性评估。本发明通过葡萄地标样本进行光谱信息提取监测，然后进行数据集构建和进行数据集拆分，接着进行特征识别以及进行特征集构建获取特征集合，最后基于特征训练集进行SSC预测模型构建和Bayesian全局调优超参数，达到了提升科克铁热克葡萄SSC预测和地标精准识别的结果准确性的效果，解决了现有技术中存在种植调节差异导致科克铁热克葡萄SSC预测和地标精准识别的结果偏差程度高的问题。

本发明授权一种高光谱集成学习的葡萄地标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高光谱集成学习的葡萄地标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，根据获取的葡萄地标样本进行光谱信息提取监测以获取高光谱图像和测定SSC，所述葡萄地标样本包括新疆科克铁热克地标和非地标葡萄样本； S2，基于获取的光谱数据集构建数据进行数据集构建得到光谱数据集，基于光谱数据集进行数据集拆分获取光谱集合，所述光谱集合包括光谱训练集和光谱测试集，所述光谱数据集构建数据包括高光谱数据、SSC和地标类别； S3，进行特征识别获取共享特征，基于共享特征进行特征集构建获取特征集合，所述特征集合包括特征训练集和特征测试集，所述特征识别表示通过BA识别SSC和地标类别对应的特征，所述特征训练集用于提高SSC预测模型构建的准确性，所述特征测试集用于预测评估XGBoost集成学习模型； S4，基于特征训练集进行SSC预测模型构建和Bayesian全局调优超参数以提高SSC和地标类别预测准确性，所述SSC预测模型构建用于获取XGBoost集成学习模型、决定系数和均方根误差，所述Bayesian全局调优超参数用于优化XGBoost集成学习模型以提升模型性能。

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