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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利一种基于图像识别的天麻生长监测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：CN120298903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510618549.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像识别的天麻生长监测方法及系统是由陈琛;张小莺;杨筱舟;贾凡凡设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的天麻生长监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图像识别的天麻生长监测方法及系统，涉及天麻生长监测技术领域，本发明核心步骤包括将天麻种植区域划分为多个网格，并通过环境传感器采集相关环境数据，采用卷积神经网络构建生长监测模型，以获取天麻的生长数据，进一步分析模型输出以获取健康指数。该方法通过精确的生长数据分析，能够快速识别天麻的生长状况及潜在病害。本发明不仅提供了更为全面的生长监测手段，还通过综合分析健康指数、环境数据和种植密度，计算综合生长指数，以实现对天麻生长状态的全面地、科学地评估。通过这一方法，种植者能够及时制定科学的决策，优化管理措施，最终促进天麻的产量和质量提升。

本发明授权一种基于图像识别的天麻生长监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的天麻生长监测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：将天麻生长的土壤区域划分为若干网格，采集每个网格当前时刻的环境数据，环境数据包括土壤湿度、温度和光照强度； 步骤2：获取多个已知生长数据的天麻生长图像，以天麻生长图像作为输入，对应的生长数据作为输出，基于卷积神经网络构建并训练生长监测模型； 步骤3：根据每个网格的环境数据将所有网格划分为多个社区集合，在每个社区集合内挑选一个当前采样区域，基于当前采样区域内天麻的块茎数量和采样区域面积，确定当前采样区域的种植密度； 步骤4：获取当前采样区域内天麻的生长图像，并将其输入生长监测模型中，以得到当前采样区域内天麻的生长数据，基于生长数据分析当前采样区域内天麻的健康状况； 步骤5：根据每个社区集合内的当前采样区域天麻的健康状况、环境数据和种植密度，生成综合生长指数以分析每个网格天麻的生长状况，并依据综合生长指数筛选出生长状况异常的网格； 确定网格的种植密度具体包括： 将每个网格作为一个节点，并将每个节点对应的环境数据作为节点的属性，构建无向图，若两个节点相邻，则在无向图中添加边，构成无向图网络； 将每个节点置于独立的社区中，对于无向图网络中的每一个节点，将其逐次移动到其所有邻居节点所在的社区中，计算每一次移动发生对应的环境变化增值，具体包括： 首先，计算一个节点与其任一邻居节点之间环境数据的均值，再分析该节点与均值之间的变化从而获得环境变化增值，计算公式为： 其中，为第i个节点和第j个节点的环境变化增值，为第i个节点和第j个节点的土壤湿度均值，为第i个节点的土壤湿度，为第i个节点和第j个节点的温度均值，为第i个节点的温度，为第i个节点和第j个节点的光照强度均值，为第i个节点的光照强度，i、j均为无向图中的节点，且i和j是邻居节点； 将该节点移动到环境变化增值最小的邻居社区中，重复移动节点，直至所有节点的社区归属均不再变化，此时在每个社区中随机挑选一个节点作为该社区集合中所有节点对应的当前采样区域，获取当前采样区域的种植密度，计算种植密度公式为： 其中，为当前采样区域的种植密度，为当前采样区域内块茎的数量，为当前采样区域的面积； 将当前采样区域的种植密度视为当前采样区域所在的社区集合的种植密度，通过种植密度可以对天麻生长区域进行分类：若，判断为无天麻区域，若，判断为稀疏种植区域，若，判断为茂盛种植区域，若，判断为过密种植区域；当天麻生长区域处于无天麻区域和稀疏种植区域时，向种植人员发出该网格增加种植天麻的信号，当天麻生长区域处于过密种植区域时，向种植人员发出该网格减少种植天麻的信号，为稀疏阈值，为稠密阈值。

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