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龙图腾网获悉成都农业科技职业学院申请的专利一种基于数据融合的水稻种子筛选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：CN121305377B 。

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：202511862974.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于数据融合的水稻种子筛选方法是由李辉;岳佳欣;段绪良;陈驰扬;胡道容设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合的水稻种子筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据融合的水稻种子筛选方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集水稻种子的样本图像，并提取样本图像中像素点的RGB值；S2、利用神经网络进行处理，确定像素点在样本图像的标签值；S3、确定病虫害种子所在位置。本发明通过整合图像的多维度特征、神经网络像素处理以及聚类分析；首先，分析种子颜色分布差异，利用神经网络的非线性学习能力结合像素级标签决策，实现对颜色矩特征的深度学习；再通过聚类处理量化像素在簇内的偏离程度，最终筛选病虫害种子，精确标记病虫害的空间位置，为水稻种子质量管控提供了量化且可追溯的技术支撑，可直接应用于种业的良种选育和质量检测。

本发明授权一种基于数据融合的水稻种子筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的水稻种子筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集水稻种子的样本图像，并提取样本图像中像素点的RGB值； S2、根据各个像素点的RGB值，利用神经网络进行处理，确定像素点在样本图像的标签值； S3、对所有像素点在样本图像的标签值进行聚类，根据聚类处理结果，确定病虫害种子所在位置； 所述S3包括以下子步骤： S31、基于所有像素点在样本图像的标签值，进行聚类处理，确定每个像素点所属聚类簇； S32、在每个聚类簇包含的像素点中，将最大RGB值作为聚类簇的第一标准值，将最小RGB值作为第二标准值，并计算各个像素点在所属聚类簇的聚类特征值； S33、在每个聚类簇中，将聚类特征值小于该聚类簇所有聚类特征值均值一半的像素点作为病虫害种子； 所述S32中，像素点在所属聚类簇的聚类特征值的表达式为： ； 其中，表示像素点的RGB值，表示第一标准值，表示第二标准值，表示欧式距离计算，表示指数计算。

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