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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种种子特征提取和分类识别系统及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：CN115601599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211315803.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种种子特征提取和分类识别系统及方法是由袁敏;董永康;翟肇源;申嘉程;任定邦;绽琨;王兆滨;陆福相;胡小文设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种种子特征提取和分类识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种种子特征提取和分类识别系统及方法，其中的方法包括灯箱，所述灯箱顶部设有拍摄机，所述拍摄机为安装在手机上的微距镜头，手机内设有内置存储卡；所述拍摄机两侧分别设有光源；所述灯箱内底面设有载物台，用于放置植物种子实物，所述载物台与种子接触面铺一层黑色绒布。本发明的系统及方法可以极大地减少在种子分类等科研任务的成本，提高效率，促进农业智能化，现代化的发展。

本发明授权一种种子特征提取和分类识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种种子特征提取和分类识别方法，其特征在于，包括： 数据的获取与处理； 种子特征的提取； 种子识别网络的建立和训练； 所述数据的获取与处理包括： 搭建一个数据采集设备，采集88类种子图像，同时对数据进行裁剪预处理，并经过人工标注、筛选和处理，制作了一个数据集，用来训练神经网络； 图片获取以后，将图片存入设备后，当进行特征提取时直接导入图片； 所述种子特征的提取包括： 实现提取以下种子图像特征: 基本特征:面积、周长、形心、长轴、短轴、长短轴之比、最大跨度、最大内切圆半径、最小外接圆半径； 颜色特征:R、G、B、L均值与方差； 不变矩特征:7个Hu氏不变矩； 纹理特征:LBP、UniformLBP特征； 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0；这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数；换算成十进制后就作为此邻域内中心像素点的LBP值；依照此方法将全图所有像素点的LBP值计算出来则得到反映了图像局部纹理特征的LBP特征图谱； 一个LBP算子产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2P种模式； 当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类； 所述种子识别网络的建立和训练包括： 利用Transformer中的self-attention机制来获取每个块之间的信息； 经过筛选后，选择具有显著性判别区域的块通过CNN进行处理； Transformer结构即由若干个block组成，将每一个Transformerblock中的每个注意力头返回的权值向量送入部分选择模块进行运算；设多头注意力结构共有K个注意力头，则个block返回的权值向量可表示为： 1 2 在得到了个层的权值向量后，将其累乘即可得到能够捕捉到信息从输入层传播到更高层次的编码向量: 3 针对中每一个元素进行排序，并取前个元素的下标；然后部分选择模块PSM，从中筛选个向量，利用同样的方法,通过图像选择模块ISM，从输入的原始图像中获取个块 通过这两个模块就筛选出信息量较大的向量和图像中的显著性判别区域； 筛选出信息量较大的向量经过个Encoder模块进行编码，返回每层的权值矩阵a和Encoder的输出；然后经过PSM对其进行选择，得到选择后的，同样，经过ISP选择得到原图的 然后将送入CNN进行处理，获取该区域的局部信息，然后将和进行连接，送入到block中进行处理得到；具体表示为： ,,， 将编码向量和局部信息结合后送入到block中，将具有远程信息的特征和经过CNN处理获得局部信息的特征进行了结合，并进行了输出。

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