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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利基于高光谱图像的稻种活力检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：CN119915771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510398362.9，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权基于高光谱图像的稻种活力检测方法及系统是由闫临宇;廖娟;曹佳雯;刘泳均;董萧;唐七星;朱德泉;张顺设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱图像的稻种活力检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高光谱图像的稻种活力检测方法及系统，该方法包括：对样品稻种随机分组，并分别进行老化处理，得到未老化处理的样品稻种组、多个不同老化程度的样品稻种组；采集不同的样品稻种组的稻种光谱数据作为训练样本；将不同的样品稻种组置于预设环境中进行发芽，基于不同样品稻种组的发芽率确定不同样品稻种组的活力水平；基于不同的样品稻种组的稻种光谱数据和对应的活力水平训练预先构建的神经网络模型，得到训练完成的稻种活力检测模型；对于待检测的稻种，采集稻种光谱数据，输入所述稻种活力检测模型，得到稻种活力水平检测结果。本发明实现稻种活力水平快速检测，为水稻种子品质估提供有力支持。

本发明授权基于高光谱图像的稻种活力检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱图像的稻种活力检测方法，其特征在于，包括： 对样品稻种随机分组，将其中一个分组不进行老化处理，对其余分组分别进行不同老化程度处理，得到未老化处理的样品稻种组、多个不同老化程度的样品稻种组； 采集不同的样品稻种组的稻种光谱数据作为训练样本； 将不同的样品稻种组置于预设环境中进行发芽，基于不同样品稻种组的发芽率确定不同样品稻种组的活力水平； 基于不同的样品稻种组的稻种光谱数据和对应的活力水平训练预先构建的神经网络模型，得到训练完成的稻种活力检测模型，所述预先构建的神经网络模型包括Transformer模块，所述Transformer模块采用改进的注意力分数获取方法，基于动态自注意力机制确定注意力分数；所述注意力分数计算公式为：，其中，查询向量，键向量，值向量，其中，、、为权重矩阵，为输入光谱数据序列，为键向量维度，为根据光谱数据局部特征变化计算得到的局部特征变化权重矩阵； 对于待检测的稻种，采集稻种光谱数据，输入所述稻种活力检测模型，得到稻种活力水平检测结果。

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