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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114972804B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210470718.1，技術領域涉及：G06V10/58；該發明授權一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法及系統是由吳娜;何勇設計研發完成，并于2022-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法及系統，涉及水稻種子品質快速檢測領域，該方法包括：將待檢測的水稻種子的高光譜圖像輸入至水稻種子惡苗病菌類型檢測模型中，以確定水稻種子的檢測結果；檢測結果為無惡苗病菌或惡苗病菌類型；其中，水稻種子惡苗病菌類型檢測模型是基于激活波長和原始深度卷積神經網絡確定的；激活波長為已訓練深度卷積神經網絡正確分類時所激活的波長；已訓練深度卷積神經網絡為采用訓練集對原始深度卷積神經網絡進行訓練后得到的神經網絡。本發明能夠快速準確檢測出水稻種子中攜帶的惡苗病菌的類型。

本發明授權一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種水稻種子中惡苗病菌類型檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測的水稻種子的高光譜圖像； 將待檢測的所述水稻種子的高光譜圖像輸入至水稻種子惡苗病菌類型檢測模型中，以確定所述水稻種子的檢測結果；所述檢測結果為無惡苗病菌或惡苗病菌類型； 其中，所述水稻種子惡苗病菌類型檢測模型是基于激活波長和原始深度卷積神經網絡確定的； 所述原始深度卷積神經網絡包括多個卷積層；模型數據集包括多個樣本，且每一所述樣本均包括模型輸入數據和類別；所述模型輸入數據為水稻種子的平均光譜，所述類別為無惡苗病菌或惡苗病菌類型；所述模型數據集劃分為訓練集和測試集； 所述激活波長為已訓練深度卷積神經網絡正確分類時所激活的波長；所述已訓練深度卷積神經網絡為采用所述訓練集對所述原始深度卷積神經網絡進行訓練后得到的神經網絡； 所述激活波長的確定過程為： 獲取目標樣本；所述目標樣本為測試階段被正確分類的樣本；所述測試階段為采用測試集評估所述已訓練深度卷積神經網絡的階段； 當所述目標樣本為所述已訓練深度卷積神經網絡的輸入時，計算所述已訓練深度卷積神經網絡的輸出對于最后一個卷積層所有特征圖的梯度； 基于所述梯度，計算每一所述特征圖的權重； 基于每一所述特征圖的權重，對所有所述特征圖進行線性加權，得到一個熱力圖； 將所述熱力圖的負值置0，以獲取對每一所述類別判別有用的熱力圖區域； 利用近鄰插值算法，對每一所述類別判別有用的熱力圖區域進行擴展； 根據擴展后的熱力圖中的熱力值，按降序排序對波段的索引； 根據排序后的波段，確定每一所述類別對應的激活波長；所述類別對應的激活波長為前N個波段。

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