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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别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：CN116718553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310471175.X，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法是由张伏;张方圆;王顺青;王新月;苗坤霖;熊瑛;吕强;张亚坤;王甲甲;杨宁;张晓东;王亚飞;付三玲设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法在说明书摘要公布了：一种基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法，提取玉米种子感兴趣区域内平均光谱作为原始光谱数据，经样本预处理和样本降维后获取玉米种子特征波段，由数据重塑、卷积层提取以及结果预测三部分组建鉴别模型，以玉米种子特征波段为鉴别模型输入，以玉米品种作为鉴别模型输出，获得玉米品种鉴别结果。本发明利用高维特征映射的方法将特征波段映射至高维空间后将其重塑为三维图像特征，使用多层卷积神经网络鉴别三维图像特征，改变输入特征维度和模型层深度因子大小，建立玉米品种定性鉴别网络模型，能够快速准确鉴别玉米种子，可实现玉米品种的快速有效无损检测。

本发明授权基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1、样本图像采集：将玉米种子整齐排列在自稳定扫描平台上，通过高光谱成像仪获取玉米种子的样本图像； 步骤2、感兴趣区域选取：对步骤1获取的玉米种子样本图像进行校正，在每个种子样本图像的胚面中心选取矩形感兴趣区域，提取该区域内平均光谱作为原始光谱数据； 步骤3、光谱数据预处理：确定949.43~1709.49nm作为原始光谱数据中的光谱有效波段，依次采用SG平滑法和最大归一化法对光谱有效波段进行预处理，得到预处理后的样本； 步骤4、数据降维：对步骤3预处理后的样本采用连续投影算法和竞争性自适应重加权算法分别提取特征波长，组合所提取特征波长，获得玉米种子特征波段，采用竞争性自适应重加权算法提取特征波长时设置蒙特卡洛采样次数为50，采用5折交叉验证法提取特征波长，采用连续投影算法提取特征波长时设置最大波长数目为20； 步骤5、建模及玉米品种鉴别： 由数据重塑、卷积层提取以及结果预测三部分组建鉴别模型，以步骤4获取的玉米种子特征波段为鉴别模型输入，以玉米品种作为鉴别模型输出，获得玉米品种鉴别结果，鉴别模型的输入特征维度为768，层深度因子为1，其中，数据重塑部分采用全连接层将步骤4获取的玉米种子特征波段映射为三维的高维特征，再将其重塑为图像形状，卷积层提取部分采用多层卷积神经网络，结果预测部分采用自适应最大池化操作和Softmax输出预测结果。

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