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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法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：CN119359688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411513539.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法是由段凌凤;杨万能;王新轶;刘建晓;姚州;冯慧;宋鹏;耿泽栋设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法。该方法包括作物图像采集、作物图像处理、构建多层感知器神经网络和条件控制生成对抗网络进行训练以学习全生育期的作物基因型、表型及图像的映射关系，并且获得作物基因‑表型预测模型和表型‑图像预测模型，最后通过两个模型，基于待预测作物基因型，预测出该基因调控下，理想环境的作物全生育期可视化结果。该方法基于人工智能技术，构建多维空间多层感知网络和条件控制生成对抗网络，深度利用作物基因、表型和图像大数据中蕴含的映射规律，实现了对作物进行逼真、准确的可视化预测。

本发明授权一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的作物基因型预测全生育期图像的方法，该方法包括： 步骤S1，准备多个已知品种的若干作物种子，种植在相同生长环境下的不同盆栽中，并在作物的完整生育期内，使用相机定期采集作物图像，获得作物全生育期的原始图像； 步骤S2，通过人工标注，训练作物语义分割模型，使用该模型对步骤S1获得的作物原始图像进行处理，去除图像中的无关内容，仅保留作物所在区域，获得作物图像； 步骤S3，对步骤S2获得的作物图像进行图像处理，提取作物不同生育期的表型信息； 步骤S4，通过测序技术获得作物的基因型序列，整理一一对应的基因型序列和作物表型信息，构建多维空间多层感知器神经网络MDMLP，训练获得基因型-表型预测模型，建立作物全生育期的基因型与表型之间的映射关系； 步骤S5，整理各个生育期的作物表型和对应的图像数据，基于改进StyleGAN高分辨率生成对抗网络模型，构建条件控制的作物图像生成器和融合条件信息的判别器，并设计相应损失函数，训练获得各个生育期的表型-图像预测模型，建立各个生育期作物表型与作物图像之间的映射关系； 步骤S6，将待预测的基因型序列输入到步骤S4获得的基因型-表型预测模型中，获得预测的作物表型； 步骤S7，将步骤S6预测的作物表型和对应生育期信息输入到步骤S5获得的表型-图像预测模型中，获得预测的作物图像。

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