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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种柑橘颜色转变预测网络训练方法及应用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：CN116188910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310228582.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种柑橘颜色转变预测网络训练方法及应用方法是由李伟夫;陈耀晖;鲍泽韩;陈洪;李善军设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种柑橘颜色转变预测网络训练方法及应用方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种柑橘颜色转变预测网络训练方法及应用方法，包括：获取图像预测训练集，所述图像预测训练集包括柑橘图像集和柑橘语义集；构建包括语义分割模块、图像生成模块和损失优化模块组成的初始柑橘颜色转变预测网络；使用柑橘语义集训练初始语义分割模块；使用柑橘图像集训练初始图像生成模块，并以损失优化模块更新图像生成模块网络参数，优化图像生成模块；根据训练完备的语义分割模块和图像生成模块得到训练完备的柑橘颜色转变预测网络。本发明通过以输入图像、真实图像及其时间间隔映射组成柑橘图像集和在图像生成模块引入嵌入层的设计，训练图像生成模块，以实现根据输入柑橘图像和输入时间间隔共同控制进行柑橘颜色的转变预测。

本发明授权一种柑橘颜色转变预测网络训练方法及应用方法在权利要求书中公布了：1.一种柑橘颜色转变预测网络训练方法，其特征在于，包括： 获取图像预测训练集，所述图像预测训练集包括柑橘图像集和柑橘语义集，所述柑橘图像集包括输入图像、真实图像以及所述输入图像和真实图像之间时间间隔映射，所述柑橘语义集包括全部柑橘图像和对应的语义标签； 构建包括语义分割模块、图像生成模块和损失优化模块组成的初始柑橘颜色转变预测网络，所述图像生成模块用于预测柑橘颜色转变图像； 所述图像生成模块包括：由第一生成卷积层和残差卷积块层组成的图像生成编码器、由第二生成卷积层组成的图像生成解码器、两个嵌入层以及输出层；其中，所述图像生成编码器用于提取输入图像的柑橘颜色转变特征得到转变特征图；所述图像生成解码器用于根据所述柑橘颜色转变特征并结合分割掩码实现背景再融合得到输出特征图；所述两个嵌入层用于将输入的时间间隔编码为多维向量并分别与图像生成编码器和图像生成解码器得到的转变特征图和输出特征图相乘；所述输出层以缩放的双曲正切函数为激活函数，用于输出生成图像并通过所述缩放的双曲正切函数保证输出像素范围； 所述损失优化模块用于提取输入图像、预测图像和真实图像的特征，计算局部感知损失函数，并以所述局部感知损失更新图像生成模块的网络参数； 所述损失优化模块包括：由五个卷积模块和五个最大池化层组成的特征提取层，每个卷积模块与所述每个最大池化层一一对应连接，前两个卷积模块各包含两个滤波器数量相同的卷积层，后三个卷积模块各包含四个滤波器数量相同的卷积层；以及由自适应矩估计优化器组成的模型优化层；其中，所述特征提取层用于对输入图像、预测图像和真实图像进行特征提取得到局部感知损失；模型优化层用于更新图像生成模块的网络参数，降低局部感知损失； 将柑橘语义集作为初始语义分割模块的输入，迭代训练所述语义分割模块得到训练完备的语义分割模块； 将所述输入图像作为语义分割模块的输入得到分割掩码，将所述输入图像、时间间隔映射和分割掩码作为初始图像生成模块的输入得到生成图像，将所述输入图像、生成图像和真实图像作为所述损失优化模块的输入，并结合输入图像的分割掩码和真实图像的语义标签计算得到局部感知损失，根据所述局部感知损失迭代优化更新初始图像生成模块直至损失函数收敛，得到训练完备的图像生成模块； 根据所述训练完备的语义分割模块和所述训练完备的图像生成模块得到训练完备的柑橘颜色转变预测网络。

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