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龙图腾网获悉海南电网设计有限责任公司申请的专利一种青苗种类识别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：CN118861762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202410873044.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种青苗种类识别方法及系统是由唐心高;陈合修;陈祖庆;陈明;王英聪;钟平设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种青苗种类识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种青苗种类识别方法及系统，青苗种类识别方法包括首先采集不同植物种类青苗各生长阶段的气味样本和环境参数数据；接着对气味样本进行分离并分析其成分，生成气味数据流。提取关键化合物的标志特征，形成各生长阶段的气味特征；然后结合气味特征和环境参数数据，建立并训练动态预测模型，用于预测青苗生长阶段，同时，基于各生长阶段的气味特征和环境参数数据，建立并训练植物种类识别模型；最后结合计算机视觉数据对植物形态特征进行分析，将气味特征与视觉数据融合，对植物种类识别结果进行优化调整。本发明通过采集气味和环境数据，以及结合高级分析方法，采用气味分析和视觉识别，提高了植物种类识别的准确性和效率。

本发明授权一种青苗种类识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种青苗种类识别方法，其特征在于，包括： S1、采集不同植物种类的青苗不同生长阶段对应的气味样本和环境参数数据，并通过多点同步采集方式集成数据流，形成带有时间戳的样本数据集； S2、对采集的气味样本进行分离，分析各个分离样本中的成分，以生成对应的数据流，并使用同位素标记法进行定性鉴定； S3、提取植物各个生长阶段的关键化合物的标志特征，并采用K-means聚类算法对识别到的化合物进行分类，形成各生长阶段对应的气味特征； S4、结合气味特征对应的生长阶段以及环境参数数据，建立第一动态预测模型并进行训练，并通过贝叶斯优化模型参数； S5、将气味特征、生长阶段以及对应时间戳的环境参数数据进行趋势分析，建立第二动态预测模型； S6、结合各个植物种类在各生长阶段对应的气味特征以及对应时间戳的环境参数数据，分析各个植物种类在不同环境参数数据下的标准生长趋势，建立植物种类识别模型并进行训练，并对不包含植物种类关联的新样本数据集进行植物种类识别； S7、结合计算机视觉数据对植物形态特征进行分析，将气味特征与计算机视觉数据融合，对植物种类识别模型的输出结果进行调整。

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