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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别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：CN121305373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511851006.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法及系统是由梁云森;霍苗;吴采奕;肖梦秋;朱紫涵;卢佳;罗世洁;季佳雯;吴上若;李雅桐;李龙杰;陈彦宇;姚宇杰;刘敏;李晓雪;米俊源;刘成明;徐摇雪;李冰冰;刘洪;潘勇浩;张丽丽设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别技术领域，具体涉及一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法及系统，通过在同一批次白茶的萎凋过程中同步获取图像、光谱与时间序列数据并配准，分别通过图像分支、光谱分支与时间分支提取色泽纹理特征、谱段相关与谱型特征以及萎凋演化的时序特征；随后采用门控注意力对三路特征进行动态加权融合，形成能够突出关键差异、抑制冗余信息的联合表示，并通过分类与置信度校准模块输出萎凋等级及其置信度。该方案从外观、内在成分与时间演化三个角度对萎凋状态进行综合判别，显著提升相邻等级的区分度与跨批次判别稳定性；基于置信度阈值的复检机制降低误判风险，适于生产线在线分级与质量追溯，同时减少人工依赖与检验成本。

本发明授权一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法，其特征在于，包括步骤： 获取白茶的目标样本在萎凋过程中的图像数据、光谱数据和时间序列数据，其中，所述图像数据包括多个时间点的白茶图像，所述光谱数据包括多个时间点的白茶图像光谱，所述时间序列数据包括多个时间点； 对所述图像数据、所述光谱数据和所述时间序列数据分别进行预处理，得到预处理图像数据、预处理光谱数据和预处理时间序列数据； 基于预先构建的图像分支提取所述预处理图像数据的图像特征，基于预先构建的光谱分支提取所述预处理光谱数据的光谱特征，以及基于预先构建的时间分支提取所述预处理时间序列数据的时间编码特征； 将所述图像特征、所述光谱特征和所述时间编码特征进行动态加权融合，得到联合特征表示；将所述图像特征、所述光谱特征和所述时间编码特征进行动态加权融合，得到联合特征表示，包括：将所述图像特征、所述光谱特征和所述时间编码特征进行对齐；对对齐后的所述图像特征、所述光谱特征和所述时间编码特征分别进行门控线性打分，并对所述门控线性打分进行归一化，得到所述图像特征的归一化权重、所述光谱特征的归一化权重和所述时间编码特征的归一化权重；基于所述图像特征的归一化权重、所述光谱特征的归一化权重和所述时间编码特征的归一化权重将所述图像特征、所述光谱特征和所述时间编码特征进行动态加权融合，得到联合特征表示，其中，所述联合特征表示的数学表达式为： 式中，为联合特征表示，表示残差旁路系数，表示图像特征，表示光谱特征，表示时间编码特征，表示图像特征的归一化权重，表示光谱特征的归一化权重，表示时间编码特征的归一化权重； 基于预先构建的分类器对所述联合特征表示进行分类，得到所述目标样本的萎凋等级标签以及萎凋等级标签的置信度。

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四川农业大学，其通讯地址为：625014 四川省雅安市雨城区新康路46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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