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龙图腾网获悉鹰潭市龙虎山御茗食品有限公司;江西省经济作物研究所申请的专利基于图像识别的茶鲜叶智能分级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：CN120877274B 。

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：202510992927.6，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于图像识别的茶鲜叶智能分级方法及系统是由王礼献;黄俊云;江新凤;黄国勤;徐美星;李琛;张贱根;徐慧芳;杨滨娟;周泉;胡鹏辉;张春云设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的茶鲜叶智能分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的茶鲜叶智能分级方法及系统，涉及图像识别技术领域。所述方法包括：对待分级茶叶区域进行正向图像采集，获得正向图像；对正向图像进行区域划分，得到多个功能区域；进行图像特征识别，构建多维度特征指纹集；进行可见区域完整性判断，预测不可见区域的特征置信概率，并进行缺失采集角度，生成角度定位标注信息；获得补偿采集图像；根据补偿采集图像进行补偿特征识别，利用补偿识别特征与多维度特征指纹集及不可见区域的特征置信概率进行融合分析评价，获得茶鲜叶的分级等级结果。解决了现有技术中茶鲜叶分级过程中依赖人工经验判断、效率低且分级结果不一致的技术问题，达到了提高茶鲜叶分级效率与准确性的技术效果。

本发明授权基于图像识别的茶鲜叶智能分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的茶鲜叶智能分级方法，其特征在于，所述方法包括： 连接图像采集设备对待分级茶叶区域进行正向图像采集，获得正向图像； 依据茶鲜叶结构特点，对所述正向图像进行区域划分，得到多个功能区域，包括叶尖区、叶缘区、主脉区和叶基部区； 在所述功能区域中进行图像特征识别，提取颜色、纹理、形状、边缘区域显著特征，构建多维度特征指纹集； 根据所述多维度特征指纹集进行可见区域完整性判断，预测不可见区域的特征置信概率，并基于所述特征置信概率进行缺失采集角度，生成角度定位标注信息； 基于所述角度定位标注信息控制所述图像采集设备进行补偿采集，获得补偿采集图像； 根据补偿采集图像进行补偿特征识别，利用补偿识别特征与多维度特征指纹集及不可见区域的特征置信概率进行融合分析评价，获得茶鲜叶的分级等级结果； 其中，生成角度定位标注信息，包括： 根据所述多维度特征指纹集进行茶鲜叶的功能区域结构占比分析，获得可见区域占比量； 按照所述功能区域的图像特征与所述可见区域占比量进行区域完整性判定，获得完整性判断结果； 对完整性判断结果不满足阈值的茶鲜叶，根据可见区域的结构占比及特征指纹，进行不可见区域进行特征关联预测，获得预测特征及特征置信概率； 对所述特征置信概率未达到置信阈值的不可见区域进行缺失采集角度解析，获得定位信息及对应的采集角度信息，生成所述角度定位标注信息； 所述根据可见区域的结构占比及特征指纹，进行不可见区域进行特征关联预测，获得预测特征及特征置信概率，包括： 根据功能区域采集区域样本集，按照多维度特征进行区域样本集特征关联分析，建立各功能区域预测子模型； 解析各功能区域的生长蔓延关系，配置关联权值，基于所述关联权值将各功能区域预测子模型连接，构建特征预测模型； 根据当前识别可见区域的特征指纹，通过所述特征预测模型进行不可见区域特征预测，获得预测特征，并进行预测特征置信概率分析； 根据可见区域的结构占比对预测特征置信概率进行修正，确定所述预测特征及特征置信概率； 其中，解析各功能区域的生长蔓延关系，配置关联权值，包括： 按照茶鲜叶的自然结构，将功能区域构建为结构拓扑图中的节点，分析各功能区域间空间位置、生长方向、叶片形态对称性、主脉延展关系，建立节点连接边； 对每一节点连接边分配关联权值，所述关联权值基于区域间图像特征相似度、空间距离和结构连接关系进行计算，用于表示茶叶特征信息在不同功能区域之间的传播影响程度。

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鹰潭市龙虎山御茗食品有限公司;江西省经济作物研究所，其通讯地址为：335000 江西省鹰潭市龙虎山风景名胜区鹰潭市龙虎山集镇规划区；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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