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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的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：CN121582925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610115205.7，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的方法及系统是由李斌;侯佑飞;余和凡;陈楠;刘燕德;宋远辉;欧阳尚韬;吴凯;吴建;李雄;王观田;姜小刚设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于无损检测技术领域，公开了一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的方法及系统，该方法包括：通过预训练一个光谱自编码器，从真实高光谱数据中提取一个非线性的、高信息含量的隐空间特征作为光谱重建的学习目标，并得到一个固定的光谱解码器；构建一个包含共享编码器、光谱重建头和品质预测头的多任务深度学习主模型，该模型以RGB三波段数值为输入，通过联合损失函数同时优化光谱重建任务和内部品质预测任务；仅需输入RGB数值，即可同步获得预测的内部品质，以及由光谱重建头输出的预测隐空间特征再经过固定光谱解码器重建得到的高光谱数据。本发明避免了误差累积，通过多任务学习引入了化学约束，提升了光谱重建和品质预测的精度。

本发明授权一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种重建高光谱数据并预测果品内部品质的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取训练数据集，所述训练数据集包括与果品样本点一一对应的RGB三波段数值、高光谱数据及内部品质真值； 步骤二：预训练光谱自编码器以生成非线性目标特征和光谱解码器；所述光谱自编码器包括光谱编码器和光谱解码器；利用所述训练数据集中的高光谱数据作为输入，通过最小化重建光谱与原始高光谱数据之间的重建误差，对所述光谱自编码器进行训练，得到训练后的光谱编码器和训练后的光谱解码器；利用所述训练后的光谱编码器，将所述训练数据集中的高光谱数据输入，生成作为光谱重建任务学习目标的非线性隐空间特征； 步骤三：构建并训练一个多任务深度学习的主模型，所述主模型包括一个共享编码器、一个与所述共享编码器连接的光谱重建头以及一个与所述共享编码器连接的品质预测头；将所述训练数据集中的RGB三波段数值输入至所述共享编码器，以提取共享隐空间特征向量；将所述共享隐空间特征向量分别输入至所述光谱重建头和所述品质预测头；通过一个联合损失函数对所述主模型进行训练，所述联合损失函数包括：用于度量所述光谱重建头输出的预测非线性特征与所述非线性隐空间特征之间差异的光谱重建损失，以及用于度量所述品质预测头输出的预测内部品质与所述内部品质真值之间差异的品质预测损失； 步骤四：基于所述训练后的主模型和所述训练后的光谱解码器进行同步预测；将待测果品样本点的RGB三波段数值输入至所述训练后的主模型，通过所述品质预测头直接输出预测的内部品质；同时，将所述光谱重建头输出的预测非线性特征输入至所述训练后的光谱解码器，由所述光谱解码器输出重建的果品高光谱数据。

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