华中农业大学彭望获国家专利权
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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深度学习的作物种子品质预测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：CN116777874B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310748892.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统是由彭望;张蒙召;王前;王振炅;廖庆喜设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统，其将多份作物种子的红外光谱数据及对应的品质指标作为训练集对基于卷积神经网络的作物种子品质预测模型进行训练，得到训练完成的作物种子品质预测模型；所述品质指标用于评价作物种子的品质优劣；所述作物种子品质预测模型用于根据作物种子的红外光谱数据预测作物种子的品质优劣。本发明根据作物种子的近红外光谱特征波长范围大、采样点多的特点，设计了一种基于一维卷积神经网络结构，并引入Inception模块和LSTM模块，使得网络可以提取更加多样化的特征信息，预测更为精确。
本发明授权一种基于深度学习的作物种子品质预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的作物种子品质预测方法，其特征在于，包括： 构建基于卷积神经网络的作物种子品质预测模型； 将多份作物种子的红外光谱数据及对应的品质指标作为训练集对所述模型进行训练，得到训练完成的作物种子品质预测模型；所述品质指标用于评价作物种子的品质优劣；所述作物种子品质预测模型用于根据作物种子的红外光谱数据预测作物种子的品质优劣； 所述卷积神经网络包括Inception模块，其位于卷积神经网络中的一个或多个卷积层，用于将同一个卷积层里的每个卷积核转换为大小不等的多个卷积核，转换后的卷积核的大小小于转换前的卷积核的大小，以提取更多的光谱信息特征； 所述卷积神经网络还包括LSTM模块，其位于卷积神经网络中的全连接层和拉伸层之间，用于对光谱信息特征进行提取，以增强光谱采样点之间的联系。
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