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龙图腾网获悉中国科学院昆明植物研究所申请的专利基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法和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：CN120196791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510686492.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法和系统是由邓涛;蒯新元;何世凌;苏祺伦;孙航设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法和系统，涉及图谱构建技术领域，收集样本数据，对样本数据进行特征提取，获得对应的样本特征集；根据所获得的样本特征集对深度学习模型进行训练，根据训练结果生成植物志内容，并构建植物信息库；构建物种检索表，通过物种检索表对所需要识别的植物进行识别；自动生成植物志内容和物种检索表，还能够通过模型不断学习新的植物数据，实时更新植物志内容和检索表，随着新物种的发现和数样本数据的更新，模型会自动适应新的特征，更新检索表并扩展植物志的内容，这一功能确保了植物志和检索表能够跟随科学研究的进展而使得植物学研究人员可以显著提高植物物种的识别效率。

本发明授权基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的植物志及物种检索表的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集样本数据，对样本数据进行特征提取，获得对应的样本特征集； 步骤S2：根据所获得的样本特征集对深度学习模型进行训练，根据训练结果生成植物志内容，并构建植物信息库； 步骤S3：构建物种检索表，通过物种检索表对所需要识别的植物进行识别； 构建验证集和测试集，将所构建的验证集和测试集输入至完成训练的深度学习模型内，根据深度学习模型的输出对深度学习模型的性能进行评估，评估合格后，输出对应的识别特征，并生成对应的植物志内容； 生成植物志内容的过程为： 以各个植物的名称生成对应的植物标签，并对该植物标签关联对应的识别特征，根据植物标签和关联的识别特征生成与该植物标签相对应的植物志内容，并将植物志内容按照自然语言文本进行输出； 将所输出的植物志内容与对应的植物图像信息相关联，并将生成对应的植物信息词条； 汇总所有植物的植物信息词条，完成植物信息库的构建； 构建物种检索表的过程包括： 根据每个植物信息词条，获取与该植物信息词条相对应的所有特征，并根据所获取的各个特征分别建立对应的检索节点； 根据特征的类型将各个检索节点分为判断节点和选择节点； 将各个检索节点进行连接，获得对应的检索路径； 将所有植物信息词条所对应的检索路径进行汇总，并将各个检索路径上的检索节点进行匹配，将相同类型的检索节点进行合并，将合并后的检索节点记为集合节点； 将符合每个集合节点的植物进行汇总，获得对应的植物物种集合； 获取各个集合节点所合并的检索节点的数量，根据所合并的检索节点的数量设置集合节点的检索优先级，将优先级相同的集合节点进行并列，从而完成物种检索表的构建。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院昆明植物研究所，其通讯地址为：650000 云南省昆明市北郊黑龙潭；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。