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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司申请的专利一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级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：CN116563255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310544513.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法及系统是由王辉;徐志强;俞锞;张勇刚;毕浩;赵燕平;付帅;覃善宇;孙凯;康玄烨设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法及系统，所述方法包括：获取多个单片烟叶图像作为训练集；对各单片烟叶图像进行局部细节增强处理，得到细节增强图像；根据细节增强图像进行质量分级，以得到烟叶质量等级；基于动态选择卷积核网络搭建烟叶分级模型；根据训练集中的各单片烟叶图像所对应的烟叶质量等级，对烟叶分级模型进行训练；根据训练好的烟叶分级模型和待测试烟叶样本图像，得到烟叶分级结果。本发明的基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法及系统，基于动态选择核网络烟叶分级模型自动进行烟叶分级，不依赖于烟叶分级人员的经验，防止由于分级人员经验不足导致烟叶分级准确率低的问题，其更具科学性和准确性。

本发明授权一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态选择卷积核网络的单片烟叶分级方法，其特征在于，包括： 获取多个单片烟叶图像作为训练集； 对所述训练集中的各所述单片烟叶图像进行局部细节增强处理，得到细节增强图像； 根据所述细节增强图像进行质量分级，以得到所述训练集中的各所述单片烟叶图像所对应的烟叶质量等级； 基于动态选择卷积核网络搭建烟叶分级模型，所述动态选择卷积核网络能够自适应动态选择卷积核； 根据所述训练集中的各所述单片烟叶图像所对应的所述烟叶质量等级，对所述烟叶分级模型进行训练； 根据训练好的所述烟叶分级模型和待测试烟叶样本图像，得到烟叶分级结果， 所述对所述训练集中的各所述单片烟叶图像进行局部细节增强处理，得到细节增强图像，具体包括： 使用高斯平滑滤波器对所述单片烟叶图像进行卷积降噪处理； 使用Canny算子提取所述烟叶图像中的烟叶边缘，以获取去除背景后的烟叶图像； 使用Laplace算子提取烟叶纹理特征，将所述烟叶纹理特征与原烟叶图像叠加，以加强烟叶局部细节特征，得到细节增强图像。

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