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龙图腾网获悉国家烟草质量监督检验中心;中国科学院合肥物质科学研究院;浙江中烟工业有限责任公司申请的专利一种卷烟包灰缩灰率计算方法和检测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：CN119722648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411893987.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种卷烟包灰缩灰率计算方法和检测系统是由董浩;王澍;黄华;周明珠;刘勇;张龙;徐羽鹏;禹舰;魏雷;李晓辉;王锦平;沈凯;王雨凝设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷烟包灰缩灰率计算方法和检测系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种卷烟包灰缩灰率计算方法和检测系统，属于卷烟检测技术领域。卷烟包灰缩灰率计算方法包括：获取卷烟燃烧前和燃烧过程中多角度的图像，并对多角度的图像进行预处理；采集卷烟燃烧前的卷烟图像区域，并使用基于自适应边界跟踪的图像处理算法自动标注卷烟区域边界；采集卷烟燃烧后的包灰图像区域，并通过图像特征点匹配确保燃烧前后图像区域的对应性；基于卷积神经网络分别对卷烟图像区域和包灰图像区域进行分割并获得分割后的特征图；在分割后的特征图中，识别卷烟区域的边界和包灰区域的边界，并提取出卷烟区域和包灰区域中的有效连通域；基于提取后的有效连通域计算卷烟包灰缩灰率并输出计算结果。

本发明授权一种卷烟包灰缩灰率计算方法和检测系统在权利要求书中公布了：1.一种卷烟包灰缩灰率计算方法，其特征在于，所述卷烟包灰缩灰率计算方法包括： 获取卷烟燃烧前和燃烧过程中多角度的图像，并对多角度的图像进行预处理； 采集卷烟燃烧前的卷烟图像区域，并使用基于自适应边界跟踪的图像处理算法自动标注卷烟区域边界； 采集卷烟燃烧后的包灰图像区域，并通过图像特征点匹配确保燃烧前后图像区域的对应性； 基于卷积神经网络分别对卷烟图像区域和包灰图像区域进行分割并获得分割后的特征图；在分割后的特征图中，识别卷烟区域的边界和包灰区域的边界，并提取出卷烟区域和包灰区域中的有效连通域； 通过区域填补算法修复包灰区域中的裂口或不规则边缘； 利用JEUNet进行裂口检测；在JEUNet的解码过程中，第2、3和4阶段的输出被输入到设计的JEU模块，该模块取代了原始UNet中三个尺度的卷积连续上采样；JEU模块的输出被上采样一次，并与解码第1阶段的输出级联，然后在同一层中进行两次3×3的卷积运算，最后被上采样到原始图像大小，并与原始图像的初始卷积结果连接，经过两次卷积运算后得到预测结果；在解码器解码部分，上采样特征图与编码器部分的浅层特征进行级联运算可以提高像素局部的预测精度； 通过嵌入向量提取，第2、3和第4阶段输出的多级特征图分别被输入到设计的JEU模块中，阶段4和阶段3的特征图被上采样到与阶段2相同大小，对联合上采样后的特征图进行concat操作，得到size为4w×4w×X的多级特征图T； 对于4w×4w×X的多级特征图T，使用全局平均池化函数将其压缩成一个1×X的特征向量F； 特征向量F经过两个全连接层的映射形成最终的权重向量W，W中每个通道的权值W对多级特征图T中对应通道x的重要性进行预测，从而建模特征通道间的相关性； JEU模块通过权重向量W对联合上采样得到的多级特征图T中每一个通道c赋予新的响应权重，最终得到空间通道激励后的多级特征图； 基于提取后的有效连通域计算卷烟包灰缩灰率并输出计算结果。

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国家烟草质量监督检验中心;中国科学院合肥物质科学研究院;浙江中烟工业有限责任公司，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新区翠竹街6号6幢、7幢；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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