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龍圖騰網獲悉山東建筑大學申請的專利一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法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：CN120431576B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510933698.0，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法是由田智康;于楊;劉麗;劉宇男;張娜;葛浙東;周玉成;王繼偉;方玲玲;鄒麗設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法，涉及樹種橫切面微觀圖像識別技術領域，其特征在于，包括以下步驟：S1：數據集構建；S2：利用視覺詞袋模型提取局部特征；S3：利用狀態空間模型提取全局特征；S4：多層次特征融合；S5：數據過采樣與分類器訓練；S6：樹種識別。本發明要解決的技術問題是提供一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法，引入狀態空間模型對樹種圖像的特征序列進行建模，挖掘其長期依賴關系，提取全局特征信息。通過融合局部與全局特征，構建具有較強判別能力的多層次特征表示。采用合成少數類過采樣技術對樣本進行平衡，以提升支持向量機分類器的判別能力。

本發明授權一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺詞袋表征和狀態空間建模的樹種識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：數據集構建； S2：利用視覺詞袋模型提取局部特征； S3：利用狀態空間模型提取全局特征； S4：多層次特征融合； S5：數據過采樣與分類器訓練； S6：樹種識別； S21：尺度不變特征變換關鍵點提取與描述； S211：利用高斯模糊生成尺度空間； S212：利用高斯差分圖像定位關鍵點位置； S213：生成特征描述符； S22：加速穩健特征關鍵點提取與描述； S221：海森矩陣計算； S222：關鍵點檢測； S223：生成特征描述符；在每個子區域內計算哈爾小波響應統計量： S23：K均值聚類算法構建視覺詞典； S231：收集所有圖像的特征描述符，構建訓練集的特征全集： S232：K均值聚類生成視覺詞典，使用K均值聚類對全集進行聚類，獲得視覺詞典： S233：構建視覺詞袋，對每張圖像構建視覺詞袋，對每張圖像，將其所有聯合描述符分配給最近聚類中心，構建詞袋直方圖，對詞袋直方圖進行加權，最終得到圖像的詞袋向量表示，即局部特征向量； S31：圖像分塊與線性嵌入； S32：構建狀態空間特征提取塊； S321：構建多方向序列輸入； S322：單方向狀態空間建模； S323：四個方向輸出融合； S33：搭建狀態空間識別網絡； S331：堆疊多個狀態空間特征提取塊，每個特征提取塊的輸出作為下一層的輸入； S332：池化得到圖像全局特征，對最終堆疊的輸出序列進行平均池化； S333：分類器監督訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東建筑大學，其通訊地址為：250101 山東省濟南市歷城區臨港開發區鳳鳴路1000號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。