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龙图腾网获悉西藏自治区农牧科学院农业研究所;西藏纳兰生态产业有限公司申请的专利用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法及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：CN120490089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510645722.0，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法及系统是由米超;王晋雄;李施蒙;赵彩霞;南志强;杨光环;白玛央珍设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法及系统，涉及生物检测技术领域。该方法包括以下步骤：采集白菜型油菜花朵数据；白菜型油菜花朵数据量化判断；油菜花朵结构特征数据采集；油菜花朵结构特征数据量化判断。本发明通过获取油菜花花朵原始图像量化图像质量得到图像检测量化值，根据量化值判断是否进行图像质量优化，若进行，则根据优化后的结果获取油菜花朵结构特征数据，基于油菜花朵结构特征数据量化判断是否进行结构特征优化，提高了自交亲和性检测的准确性，解决了现有技术中存在由于油菜花朵图像质量和花朵结构特征差异导致的油菜自交亲和性的检测准确性低。

本发明授权用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于白菜型油菜自交亲和性的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测白菜型油菜对应的白菜型油菜花朵原始图像并进行图像数据提取，得到白菜型油菜花朵数据； 通过白菜型油菜花朵数据量化对应的质量得到图像检测量化值，基于得到的图像检测量化值与自交亲和性检测数据库中的预设图像检测阈值判断是否进行图像质量优化，所述图像质量优化表示通过对白菜型油菜花朵原始图像进行处理以提高质量； 若进行图像质量优化，则基于优化后的白菜型油菜花朵原始图像进行特征提取，否则直接进行特征提取，得到油菜花朵结构特征数据； 通过油菜花朵结构特征数据量化对应的结构特征得到结构特征量化值，基于得到的结构特征量化值与自交亲和性检测数据库中的预设结构特征阈值判断是否进行结构特征优化，若进行结构特征优化，则基于结构特征优化后进行白菜型油菜自交亲和性判定，否则直接进行自交亲和性判定，所述结构特征优化表示通过对油菜花朵结构特征提取进行处理以提高油菜花粉粒识别的可靠性； 所述图像检测量化值的具体获取步骤为： 通过油菜花朵图像对比度修正量对油菜花朵图像对比度与油菜花朵图像对比度阈值的占比分析结果进行修正，得到图像检测对比度影响值； 通过油菜花朵图像像素强度修正量对油菜花朵图像像素强度标准值与油菜花朵图像像素强度偏离程度的占比分析结果进行修正，得到图像检测像素强度影响值； 通过油菜花朵图像伪影修正量对油菜花朵图像伪影阈值与油菜花朵图像伪影的占比分析结果进行修正，得到图像检测伪影影响值； 通过图像噪声强度修正量对图像噪声强度阈值与图像噪声强度占比分析的结果进行修正，得到图像检测噪声强度影响值； 将图像检测对比度影响值、图像检测像素强度影响值、图像检测伪影影响值和图像检测噪声强度影响值进行耦合分析，得到图像检测量化值； 所述图像检测量化值表示油菜花朵图像对比度、油菜花朵图像像素强度、油菜花朵图像伪影和图像噪声强度共同作用于油菜花朵图像质量的影响程度量化数据； 所述结构特征量化值的具体获取步骤为： 通过油菜花朵品种最大均值差异修正量对油菜花朵品种最大均值差异阈值与油菜花朵品种最大均值差异的占比分析结果进行修正，得到结构特征最大均值差异影响值； 通过重叠目标误分割率修正量对重叠目标误分割率与重叠目标误分割率阈值的占比分析结果进行修正，得到结构特征误分割率影响值； 通过图像检测量化值修正量对图像检测量化值的乘法逆元的结果进行修正，得到图像检测影响值； 通过图像噪声强度第二修正量对图像噪声第二强度与图像噪声强度第二阈值的占比分析结果进行修正，得到结构特征噪声强度第二影响值； 将结构特征最大均值差异影响值、结构特征误分割率影响值、图像检测影响值和结构特征噪声强度第二影响值进行耦合运算，得到结构特征量化值； 所述结构特征量化值表示油菜花朵品种最大均值差异、重叠目标误分割率、图像检测量化值和图像噪声强度共同作用于油菜花朵结构特征提取的影响程度量化数据； 所述进行结构特征优化的具体步骤为： 获取花粉粒数量密度，与对应的预设花粉粒数量密度阈值进行对比； 若花粉粒数量密度小于或等于预设花粉粒数量密度阈值，则进行花粉粒区域的像素数量区间调整，所述花粉粒区域的像素数量区间调整表示通过得到的像素数量区间变化量扩大花粉粒区域的像素数量初始区间以提升花粉粒识别精确度，所述像素数量区间变化量基于结构特征量化值输入至预设的自交亲和性检测数据库中进行映射得到； 若花粉粒数量密度大于预设花粉粒数量密度阈值，则进行花粉粒区域的像素数量区间优化，所述花粉粒区域的像素数量区间优化表示通过得到的像素数量区间调整量缩小花粉粒区域的像素数量区间以提升花粉粒识别精确度，所述像素数量区间调整量基于结构特征量化值输入至预设的自交亲和性检测数据库中进行映射得到。

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西藏自治区农牧科学院农业研究所;西藏纳兰生态产业有限公司，其通讯地址为：851400 西藏自治区拉萨市金珠西路157号；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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