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龙图腾网恭喜中国矿业大学(北京)申请的专利一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生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：CN114782783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210090384.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法是由蒋金豹;袁德帅设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法在说明书摘要公布了：一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法，其包括：利用高光谱成像技术在970—2500nm波长范围内获取花生影像；依照点中心式策略以逐像素获取高光谱图像的花生图斑；构建一个多尺度点中心式卷积神经网络以提取霉变花生和健康花生图斑深层次的空间‑光谱特征并据此对霉变花生和健康花生进行分类；采用阈值分割以实现对单颗花生的分离；结合多尺度点中心式卷积神经网络分类结果和分割结果对整颗花生是否变质做出判别。结果表明,本发明所述方法能对霉变花生有效识别提取并可用于花生生产和食品检测及仪器开发中。

本发明授权一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用高光谱成像技术在970—2500nm波长范围内获取花生影像；步骤二：依照点中心式策略以逐像素获取高光谱图像的花生图斑；步骤三：构建一个多尺度点中心式卷积神经网络以提取霉变花生和健康花生图斑深层次的空间-光谱特征并据此对霉变花生和健康花生进行分类；步骤四：采用阈值分割结合区域生长算法以实现对单颗花生的分离；步骤五：结合多尺度点中心式卷积神经网络分类结果和分割结果对单颗花生是否霉变做出判别；在步骤三中，所构建的多尺度点中心式卷积神经网络包括一个多尺度卷积层，两个卷积层，两个全连层和一个SoftMax层；所述多尺度卷积层包括三个并行的部分：1×1卷积，1×1卷积和3×3的卷积，1×1卷积和两个连续的3×3的卷积，然后将三个并行卷积操作的结果进行串联；多尺度点中心式卷积神经网络以花生图斑为输入，周边像素作为辅助信息用于判定图斑中心像素的类别；在步骤二中，依照点中心式策略以逐像素获取花生的高光谱图像图斑，图斑提取公式为： ， 为获取的图斑，其大小为，其中L为图斑窗口大小，λ为波段数，L为奇数；和为获取的中心像素的行列号。

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