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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测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：CN116883720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310711018.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法及系统是由张洪艳;李卓鸿;邹佳琦;胡磊;刘泽鹏;宋阳;贺威;杨光义设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法及系统，首先采集果蔬高光谱图像，并进行数据预处理；然后将预处理后的高光谱图像输入空谱注意力网络进行农药残留检测；本发明能够自动检测食品中的农药残留，具有检测效率高、准确率高、操作简单等优点，为食品安全监管提供了有效手段。

本发明授权基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集果蔬高光谱图像，并进行数据预处理； 所述预处理，包括去噪与光谱归一化；首先对原始光谱数据进行平滑滤波，去除高频噪声点，提高信噪比，平滑原数据序列；然后对高光谱数据进行归一化处理，消除不同光谱数据之间的差异； 步骤2：将预处理后的高光谱图像输入空谱注意力网络进行农药残留检测； 所述空谱注意力网络，包括编码器模块、解码器模块、空间注意力模块、光谱注意力模块和分类器模块； 所述编码器模块包括串联设置的四个卷积层，其中第一层、第二层和第三层卷积层之后均加入有残差块，每个卷积层之后均依次加入归一化层与激活层； 所述解码器模块包括串联设置的四个卷积层，其中第一层、第二层和第三层卷积层之后均加入特征融合块，分别将来自编码器和解码器第一个、第二个、第三个卷积层的输出特征进行相加；每个卷积层之后均依次加入归一化层与激活层； 所述空间注意力模块和所述光谱注意力模块，并行设置在所述编码器模块、解码器模块之间； 所述分类器模块，设置在所述解码器模块之后，包括全连接层与softmax激活函数，用于将特征图转变为一维向量，再将其映射至类别标签分布； 所述空谱注意力网络，是训练好的空谱注意力网络；训练过程包括以下子步骤： 步骤S1：制备果蔬样本，采集其高光谱数据； 步骤S2：对采集的高光谱图像数据进行预处理； 步骤S3：制作农药浓度检测数据集； 步骤S4：将预处理后的高光谱数据输入到空谱注意力网络中进行训练，提取出与农药残留相关的光谱特征和空间特征，通过反向传播算法不断优化模型参数，使其能够准确地识别农药残留；训练过程中采用交叉熵损失函数，训练至网络收敛，即训练损失曲线保持平稳不再下降；将预测概率最大的农药浓度等级作为最终的检测结果。

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