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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高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识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：CN119810671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510103295.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识别方法是由罗林保;刘峥;施凡设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识别方法，是应用于高光谱采集模块、数据处理模块、神经网络训练模块、ZYNQ处理系统所组成的系统中，其中，ZYNQ处理系统包括：VDMA模块、CNN模块、时钟控制模块、数据转换模块、DDR3存储单元和HDMI控制模块、ARM模块、SD卡；通过高光谱相机采集不同产地中药材的光谱，通过神经网络训练得到权重参数并将模型集成到ZYNQ系统中，用于对不同产地的中药材进行识别的实现预测，并将最终识别结果显示在HDMI显示屏上，本发明使用深度学习技术将不同种产地中药材的光谱差异通过ZYNQ平台表现，以无损高效地快速显示不同产地中药材的预测结果。

本发明授权一种基于高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱技术和神经网络的中药材产地快速识别方法，其特征在于，是应用于由高光谱采集模块、数据处理模块、神经网络训练模块、ZYNQ处理系统所组成的系统中，其中，ZYNQ处理系统包括：VDMA模块、CNN模块、时钟控制模块、数据转换模块、DDR3存储单元和HDMI控制模块、ARM模块、SD卡；所述中药材产地快速识别方法是按如下步骤进行： S1、所述高光谱采集模块采集种不同产地的中药材高光谱反射率样本集，其中，表示第个高光谱波段反射率样本，且，表示在第个波段对应的反射率值，，，表示样本的数量，表示波段的总数；令的真实产地类别标签记为，且∈[1,…,t,…,M]，t表示任一类别的序号； S2、使用所述数据处理模块对进行预处理，得到预处理后的中药材高光谱反射率样本集，其中，表示预处理后的第个高光谱波段反射率样本，且，表示在第个波段对应的反射率值； S3、构建具有神经网络主干架构的卷积神经网络，并使用对卷积神经网络进行训练，得到训练后的中药材产地快速识别模型； S4、将中药材产地快速识别模型部署到ZYNQ处理系统中，用于实现中药材的产地识别； S4.1、利用HLS硬件描述语言编写所述中药材产地快速识别模型并封装成IP核后部署到ZYNQ处理系统的CNN模块中； S4.2、在时钟控制模块的驱动下，所述ARM模块读取存放在SD卡中待测的光谱数据及对应产地的黄芪图片，并发送给所述DDR3存储单元进行存储；同时，将待测的光谱数据发送给CNN模块中的IP核进行处理，得到待测的光谱数据的预测产地类别标签； S4.3、在时钟控制模块的驱动下，所述数据转换模块将黄芪图片转化为AXI-stream格式的黄芪图片并发送给CNN模块； S4.4、在时钟控制模块的驱动下，所述VDMA模块通过AXI协议读取待测的光谱数据及其的预测产地类别标签并存放到DDR3存储单元中； S4.5、CNN模块将预测产地类别标签与其对应产地的黄芪图片进行匹配后，发送给VDMA模块，从而在时钟控制模块的驱动下，VDMA模块将预测产地类别标签及其匹配的黄芪图片发送给所述HDMI控制模块，使得所述HDMI控制模块利用HDMI显示屏对预测产地类别标签及其匹配的黄芪图片进行显示。

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