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龙图腾网获悉广西壮族自治区农业科学院申请的专利根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类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：CN114707607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210378273.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法是由杨绍锷;黄启厅;谭黎光;谢国雪;谭序光设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法，包括：选择多种分类所用的分类方法；在待分类数据集中选定包括各个类别的初始的训练样本，形成初始的训练样本集；采用各个分类方法和训练样本集分别对待分类数据集数据进行分类识别，得到各个分类方法的待分类数据集分类结果；根据待分类数据集分类结果，计算每个数据的分类结果认同率；将分类结果认同率与其预设阈值比对，以获得新的训练样本，扩充训练样本集；根据扩充后的训练样本集，判定并执行下一次迭代分类；将末次迭代运算的最大认同分类结果作为该待分类数据集的最终的数据分类结果。本发明通过多分类器结果相互迭代验证，逐步扩增训练样本，提升分类精度。

本发明授权根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法，其特征在于，所述分类方法用于图像分类，拍摄作物冠层图片，运用分类方法对图片进行分类识别，划分图像中不同类别的区域，用于获取图片中叶片冠层范围并计算其占比率得到作物的冠层覆盖度，包括以下内容： 步骤S10.准备程序：选择多种分类所用的分类方法；在待分类数据集中选定包括各个类别的初始的训练样本，形成初始的训练样本集； 步骤S20.分类识别程序：采用各个分类方法和训练样本集分别对待分类数据集数据进行分类识别，得到各个分类方法的待分类数据集分类结果； 步骤S30.认同率计算程序：根据待分类数据集分类结果，计算每个数据的分类结果认同率；其中，认同率是指被认定是同一个分类结果的分类方法个数占所有参与的分类方法的总数的比例； 步骤S40.样本扩充程序：将分类结果认同率与其预设阈值比对，以获得新的训练样本，扩充训练样本集； 步骤S50.迭代程序：根据扩充后的训练样本集，判定并执行下一次迭代分类；若训练样本占比率不达标，则执行前述步骤S20-S50操作，否则执行后述步骤S60操作；其中，样本占比率是指训练样本集的数据个数占全部待分类数据集的比例； 步骤S60.输出程序：将末次迭代运算的最大认同分类结果作为该待分类数据集的最终的数据分类结果；其中，最大认同分类结果是指本次数值最大的分类结果认同率所对应的分类结果； 其中，所述步骤S50的具体内容如下：根据扩充后的训练样本集，获得训练样本占比率；当训练样本占比率小于其预设阈值，且连续两次迭代的训练样本占比率的差值大于差值预设阈值，则判定需执行下一次迭代分类，采用扩充后的训练样本集和本次迭代所采用的分类方法重复执行步骤S20-S50操作，否则执行步骤S60操作。

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广西壮族自治区农业科学院，其通讯地址为：530007 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路174号；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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