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龙图腾网获悉中南大学;长沙湘丰智能装备股份有限公司申请的专利一种茶叶发酵程度识别方法、系统、设备及存储介质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：CN121746824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610238130.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种茶叶发酵程度识别方法、系统、设备及存储介质是由汤哲;秦静茹;齐芳;邹登鹏设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茶叶发酵程度识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种茶叶发酵程度识别方法、系统、设备及存储介质，本申请通过将待识别茶叶发酵图像输入茶叶发酵识别网络，通过第一处理层对待识别茶叶发酵图像进行特征提取，得到第一语义特征图，并通过边缘分析与增强模块层对待识别茶叶发酵图像进行多尺度处理和边缘增强处理，得到细节特征图；根据第一语义特征图和细节特征图，通过第二处理层进行全局依赖建模处理，得到第二语义特征图；通过分类决策层对第二语义特征图进行分类识别得到待识别茶叶发酵图像的发酵程度识别结果，能够通过强化识别图像边缘与纹理细节特征并建立跨区域的全局上下文依赖关系，实现对发酵过程中局部微观变化与整体均匀性的协同感知，进而提升茶叶发酵程度识别准确性。

本发明授权一种茶叶发酵程度识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种茶叶发酵程度识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备集成有茶叶发酵识别网络，所述茶叶发酵识别网络包括第一处理层、边缘分析与增强模块层、第二处理层以及分类决策层；所述方法包括： 将待识别茶叶发酵图像输入所述茶叶发酵识别网络，通过所述第一处理层对所述待识别茶叶发酵图像进行特征提取，得到第一语义特征图，并通过所述边缘分析与增强模块层对所述待识别茶叶发酵图像进行多尺度处理和边缘增强处理，得到细节特征图； 根据所述第一语义特征图和所述细节特征图，通过所述第二处理层进行全局依赖建模处理，得到第二语义特征图； 通过所述分类决策层对所述第二语义特征图进行分类识别，得到所述待识别茶叶发酵图像的发酵程度识别结果； 所述边缘分析与增强模块层包括初始卷积单元、多级循环增强单元和融合输出单元；所述通过所述边缘分析与增强模块层对所述待识别茶叶发酵图像进行多尺度处理和边缘增强处理，得到细节特征图，包括： 通过所述初始卷积单元对所述待识别茶叶发酵图像进行卷积下采样与通道扩展处理，得到第一特征图； 通过所述多级循环增强单元对所述第一特征图进行多级循环处理，得到多尺度融合特征； 通过所述融合输出单元对所述多尺度融合特征进行通道融合与降维处理，得到所述细节特征图； 所述通过所述多级循环增强单元对所述第一特征图进行多级循环处理，得到多尺度融合特征，包括： 通过所述多级循环增强单元，对所述第一特征图的图像特征进行迭代操作，直至满足迭代停止条件，得到多个增强特征，以将所述多个增强特征与所述第一特征图的图像特征进行通道拼接，得到所述多尺度融合特征；其中，任意一次迭代操作包括： 对所述第一特征图的图像特征进行平均池化操作，以计算所述图像特征与所述图像特征的局部平均值之间的差值，得到边缘响应特征； 对所述边缘响应特征进行卷积与激活处理，得到自适应边缘增强权重； 将所述边缘响应特征与所述自适应边缘增强权重进行加权，并以残差方式加回所述图像特征，得到所述增强特征； 所述第二处理层包括特征融合单元、下采样单元以及全局上下文建模单元。

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