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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别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：CN119863710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510103271.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法是由罗林保;杨江旭;王馨阳;黄晓;张翠芸设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法，包括：1、获取雪茄烟叶近红外光谱数据集；2、建立一维卷积神经网络；3、基于雪茄烟叶近红外光谱数据集训练一维卷积神经网络；4、将训练后的最优雪茄烟叶产地判别模型部署到ZYNQ设备上，以实现雪茄烟叶产地快速判别。本发明通过一维卷积神经网络提取雪茄烟叶的光谱特征，从而能对近红外光谱数据进行高效处理，不仅能够精确地判别雪茄烟叶的产地，还能显著降低人力成本和时间成本，可广泛应用于烟草行业的质量控制等领域。

本发明授权一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱数据的雪茄烟叶产地判别方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、使用近红外光谱仪采集雪茄烟叶光谱，得到N个雪茄烟叶的近红外光谱数据并进行预处理，得到雪茄烟叶的预处理后的近红外光谱数据集，记为，其中，表示第个雪茄烟叶的预处理后的光谱数据样本；令对应的真实产地判别标签集合为，其中，表示的真实产地判别标签； 步骤2、建立一维卷积网络，包括：浅层特征提取模块、注意力机制模块、深度特征提取模块以及分类模块； 步骤2.1、所述浅层特征提取模块依次包含一层一维卷积层、一层批归一化层、一层最大池化层，并对进行处理，得到雪茄烟叶的浅层光谱特征数据集，其中，表示第个雪茄烟叶的浅层光谱特征；步骤2.2、所述注意力机制模块依次由通道注意力块、后处理特征块组成，并对进行处理，得到雪茄烟叶的加权后的光谱特征数据集； 步骤2.3、所述深度特征提取模块依次包含个基础特征提取块、一层最大池化层和一层自适应平均池化层，并对进行处理，得到雪茄烟叶的深层光谱特征数据集； 步骤2.4、将输入到分类模块中进行处理，得到雪茄烟叶的预测结果集，其中，表示的预测结果； 步骤3、基于和构建交叉熵损失，并利用Adam优化器对所述一维卷积网络进行训练，计算所述交叉熵损失以更新网络参数，直至迭代次数达到最大迭代次数或交叉熵损失值达到最小时完成训练，从而得到训练后最优雪茄烟叶产地预测模型并部署到ZYNQ设备上，用于对雪茄烟叶产地进行判别。

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