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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种尿液试纸手机图像检测分析的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：CN114740189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210360996.1，技术领域涉及：G01N33/52；该发明授权一种尿液试纸手机图像检测分析的方法是由肖忠林;齐志豪;邓祎明;陈洪波;刘德民;陈树超设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种尿液试纸手机图像检测分析的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种尿液试纸手机图像检测分析的方法，该方法先在标准光源箱下采集多种光源下的尿液试纸JPEG图像，以D65光源下的试纸图像为标准图像，其余光源环境下的试纸图像向标准光源下试纸图像对应区域试纸块的RGB色彩表现收敛即训练获取补偿模型，模型特征参数充分考虑试纸色彩特征和手机相机特性特征，特征在预处理时经过最大值、最小值和方差分析保证建立颜色校正模型的精度，建立训练TabNet模型，融合LightGBM、ElasticNetRegression、SupportVectorRegression多个回归模型优化颜色校正效果，实现加强版补偿模型。通过补偿模型对试纸图像的颜色校正，减少环境光影响尿液试纸图像的颜色表现带来的误差，还原试纸图像最真实的颜色，提高颜色识别度，提高试纸检测分析的准确度，且该模型小，识别速度快。

本发明授权一种尿液试纸手机图像检测分析的方法在权利要求书中公布了：1.一种尿液试纸手机图像检测分析的方法，其特征在于，包括如下步骤： 1建立尿液试纸图像数据集：在D65、D50、F、TL83、TL84光源下使用自主研制的手机试纸拍摄APP采集五组尿液试纸图像，APP自动提取试纸条，同时保留每张图像拍摄时刻对应的手机相机感光度ISO、曝光度、焦距及环境光亮度，将试纸上测试色块RGB值、标准块RGB值、相机感光度ISO、曝光度、焦距以及环境光亮度等参数整合为训练样本，并作为步骤2的数据范围； 2试纸图像参数预处理：提取色块RGB值、相机拍照时刻的对应的曝光度、感光度、焦距、环境光亮度作为特征整合成CSV文件进行数据分析，特征描述后得到的最终数据作为步骤3的训练和测试数据； 3建立颜色校正回归模型：构建实现颜色补偿的颜色校正模型，使用训练集和测试集进行模型训练，获得训练好的模型； 步骤3中，所述的建立颜色校正回归模型：是构建TabNet回归模型，将步骤2获得训练和测试数据作为训练集和测试集对模型进行训练，最终得到对色素值进行补偿的回归模型，保留颜色矫正结果相对于标准条件下试纸颜色误差较小的模型进行步骤4的模型线性融合；其中TabNet模型的建立过程为： 3-1经过预处理后获得的每个样本数据共有十一个特征，十一个特征分别为：环境光模式、手机光传感器所测环境光亮度、焦距、感光度、曝光度、标准色块RGB值、测试色块RGB值，其中RGB分开处理为三维特征； 3-2将数据进行BNBatchNormalization，BN处理后输入到TabNet模型的特征计算层中，用于计算需要选取的特征，获得特征计算结果； 3-3将特征计算结果再通过AttentiveTransformer层综合计算出需要删掉的特征之后，再次重复进行特征计算，为TabNet每层神经元对数据进行的操作，经过多层计算进入全连接层，最终得到目标像素的补偿值输出； 在模型训练过程中，采用均方根误差RootMeanSquareError，RMSE作为损失函数，使用Adam函数作为反向传播优化器； TabNet模型深度学习回归网络经训练后，回归出所有试纸需要补偿的色素值，经过补偿后，所有试纸的色素值将无限逼近标准灯光下的色素值，经过补偿后的试纸与标准比色卡比对后即获得准确的尿液检验结果； 建立TabNet模型后，对TabNet模型融合LightGBM、ElasticNetRegression、SupportVectorRegression三个学习器，训练所得的所有模型采用线性融合方式进行加权融合，使用TabNet、LightGBM、、ElasticNetRegression、SupportVectorRegression四个学习器进行加权方式来获得一个新的预测值，权重值和为1，其中加权融合公式如下： 为权重； 4待测试纸检测：在手机APP上拍摄获得待测试纸图像，上传至训练好的模型中，经过模型对试纸进行颜色校正处理后与模型中存储的比色卡进行颜色比对，得到试纸各色块的颜色与比色卡的误差大小后输出结果，完成一次检测。

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