长春理工大学安晓峰获国家专利权
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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法和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：CN121305122B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511882726.7，技术领域涉及：G06V10/54；该发明授权一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法和系统是由安晓峰;张鹏;司怀远;杨絮;王宇飞设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法和系统在说明书摘要公布了：一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法和系统，涉及农业智能化技术领域，缓解了现有黄瓜叶片健康状态检测技术中难以形成紧凑且高判别力特征集，特征融合后出现信息“互相抵消”或“噪声叠加”的现象，黄瓜叶片健康状态识别准确度低的问题。通过多种纹理特征和颜色指数的提取与筛选得到最具代表性的特征，而后构建异构多模态融合模型来有效处理包括纹理图像和颜色指数图像的多模态数据，进而获得黄瓜叶片健康状态检测模型，该模型可以准确检测黄瓜叶片健康患病状态。本发明所述的方法适用于黄瓜叶片检测健康、霜霉病和白粉病的领域。
本发明授权一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种黄瓜叶片健康状态检测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01，获取并预处理数据集，所述数据集包括黄瓜叶图像； 步骤S02，对所述黄瓜叶图像通过若干种纹理特征提取方法提取对应的纹理特征；通过标准化和筛选，获得指定纹理特征；将获得的指定纹理特征组成为纹理图像； 步骤S03，对所述黄瓜叶图像通过颜色指数提取方法提取若干种颜色指数；通过归一化和筛选，获得指定颜色指数；基于获得的指定颜色指数生成颜色图像； 步骤S04，将黄瓜叶图像的纹理图像和相应的颜色图像作为训练集，对异构多模态融合模型进行训练，将训练后的异构多模态融合模型作为黄瓜叶片健康状态检测模型； 所述筛选具体为，对待筛选特征利用皮尔逊相关性分析进行初步筛选；利用随机森林的Giniz重要性排序进行二次筛选，将排序靠前的特征作为最终的筛选结果； 所述待筛选特征为纹理特征或颜色指数； 对纹理特征的筛选结果通过组间箱线图方法进行验证，对颜色指数的筛选结果通过灰度均值差异方法进行验证。
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