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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识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：CN120783108B 。

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：202510867506.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法及系统是由朱容波;程运江;温馨龙;王梓安;王强;吴丹;孙哲;许让伟设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法及系统，该方法包括：获取柑橘样本的近红外光谱数据，并编码至潜空间得到光谱特征表示；利用矢量量化器将池化后的特征映射至离散的柑橘模式码本，提取模式特征；对光谱特征表示进行多尺度卷积操作，提取细粒度光谱特征；通过正交分解，将细粒度光谱特征正交分解为个性化特征和无效特征；根据提取的模式特征和个性化特征实现柑橘类别辨识。该柑橘无损辨识系统集成并实现光谱特征表示、量化、特征提取与类别辨识功能。本发明通过提取柑橘的模式特征和个性化特征，在80类柑橘辨识任务中，准确率达85.24%，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法，其特征在于，该方法包括： 获取柑橘样本的近红外光谱数据，并通过编码器将近红外光谱数据编码至潜空间得到光谱特征表示； 通过柑橘模式量化模块提取模式特征，包括： 对光谱特征表示进行最大池化操作； 设计一个可训练的矢量量化器；该矢量量化器引入一个共享的可学习码本，作为离散的柑橘模式码本，码本中包括多个码本向量； 利用可训练的矢量量化器将池化后的特征映射至离散的柑橘模式码本，即从码本中查找最近邻的码本向量，作为模式特征； 通过柑橘个性化解构模块提取个性化特征，包括： 对光谱特征表示进行多尺度卷积操作，提取细粒度光谱特征； 通过可训练的正交分解过程，将细粒度光谱特征正交分解为个性化特征和无效特征；该可训练的正交分解过程引入正交的个性化轴和无效轴，细粒度光谱特征投影到个性化轴和无效轴上得到相应的个性化特征和无效特征，并且个性化轴和无效轴可学习，以最大化个性化特征与柑橘样本类别标签的互信息； 根据提取的模式特征和个性化特征确定柑橘的类别。

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