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龙图腾网获悉山东省种子管理总站申请的专利用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取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：CN120689749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510783685.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取方法是由李成磊;刘存辉;高传杰;郎丽娜;张晓霞;何艳芳;文婷婷;毛瑞喜;齐同星;张天雨;安文华;魏平设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，更进一步地，涉及用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取方法。所述方法包括：步骤1：在玉米拔节期至成熟期的多个不同生育期，利用搭载多光谱传感器的无人机获取试验田中同一植株冠层的影像，得到归一化灰度图像；步骤2：基于归一化灰度图像，对目标波段执行梯度运算获得显著边缘强度，生成对应时相的性状敏感概率场；步骤3：为每种目标性状预设最优观测时期，在最优观测时期对应时相的影像中选择概率值不低于0.5且已判定为该性状类型的像素集，依次执行总投影面积、平均连通域面积和平均叶角的测度，得到该性状的综合育种序数值。本发明实现了籽粒‑叶片有效表型区域的高精度概率识别。

本发明授权用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取方法在权利要求书中公布了：1.用于玉米高效育种的表型性状图像识别提取方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：在玉米拔节期至成熟期的多个不同生育期，利用搭载多光谱传感器的无人机获取试验田中同一植株冠层的影像，并同步采集飞行高度、瞬时辐照度及裸土反射率；将目标波段像素灰度进行预处理，得到归一化灰度图像； 步骤2：基于归一化灰度图像，对目标波段执行梯度运算获得显著边缘强度，并与近红外纹理进行融合；同时考虑亮度、显著边缘强度与近红外纹理三项特征，确定每个像素属于籽粒-叶片有效表型区域的概率，生成对应时相的性状敏感概率场； 步骤3：为每种目标性状预设最优观测时期，在最优观测时期对应时相的影像中选择概率值不低于0.5且已判定为该性状类型的像素集，形成性状专属掩膜；针对每一性状，依次执行总投影面积、平均连通域面积和平均叶角的测度，得到该性状的综合育种序数值； 步骤2中，对每一像素，按照亮度、梯度、纹理固定顺序组成三维特征向量，并将该向量输入事先离线训练的软判别模型；该软判别模型采用改进型多类逻辑回归框架，以籽粒-叶片有效表型区域标签为正类，以其他区域标签为负类，对三维特征向量输出零到一之间的连续概率值；当检测到归一化灰度图像整体亮度分布的峰谷跨度超出训练分布一倍标准差时，立即启用近邻一致性筛选算法，在局部三乘三像素邻域内评估概率离群度；若离群度超过阈值，则用邻域概率均值替换中心像素概率，实现无监督自适应纠偏；将所有像素概率拼接成形状敏感概率场； 综合育种序数值为： ； 其中，为目标性状的综合育种序数值，用于评价植株在该性状上的表现；为性状专属掩膜中全部连通区域的总投影面积单位为cm²；为所有连通区域的平均叶角单位为度；为掩膜中通过八连通标记识别的连通区域数量；为叶角值的标准差，反映叶角一致性；为在性状敏感概率场中，概率值不小于0.5的目标性状像素数量；为所有像素中被分类为该性状的像素总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省种子管理总站，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区全福街道工业北路200号(山东省种子管理总站)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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