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龙图腾网恭喜杭州宣航科技有限公司申请的专利试纸条阴阳性识别准确率提高方法、装置及存储介质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：CN119559624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510113465.6，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权试纸条阴阳性识别准确率提高方法、装置及存储介质是由张俊;夏丽;张英;刘梓华;周长明设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本试纸条阴阳性识别准确率提高方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了试纸条阴阳性识别准确率提高方法、装置及存储介质。所述方法包括：使用多光谱摄像头采集试纸条C线、T线区域的图像数据；对采集到的多光谱图像进行特征提取与优化处理；抽象化检测过程为逻辑电路模型，构建节点特征矩阵；在模型中随机注入故障，模拟环境问题，生成测试向量；利用失效响应数据训练图卷积神经网络模型，加入空洞卷积；应用训练好的模型分析实时数据，预测故障及评估颜色变化；若检测异常，使用色差矩阵和时序分析精确区分红色类型；计算基于优化特征和高精度颜色信息的置信度，确定物体框。通过实施本发明的方法可解决现有试纸条检测技术中存在的准确性不高、抗干扰能力弱以及缺乏有效的故障模拟的问题。

本发明授权试纸条阴阳性识别准确率提高方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.试纸条阴阳性识别准确率提高方法，其特征在于，包括：使用高分辨率摄像头结合红光、绿光和近红外光三种波长光源对试纸条C线、T线及其间区域进行多光谱信号采集，获得多光谱图像数据；对所述多光谱图像数据进行特征提取和优化，以得到优化后的特征向量；基于所述优化后的特征向量将试纸条检测过程抽象化为一个逻辑电路模型，其中，关键操作步骤作为节点，输入输出关系构成边，构建节点特征矩阵，逻辑电路模型用于指导故障注入测试及训练数据生成；在所述逻辑电路模型中针对关键节点位置随机注入故障，以此模拟真实环境中出现的问题，基于所述逻辑电路模型生成相应的测试向量并记录失效响应数据；利用所述失效响应数据对图卷积神经网络模型进行迭代训练，在多个网络层中加入不同大小的空洞卷积以增强特征提取能力，使模型能够更有效地学习到不同故障模式下的特征表示，最终得到训练好的图卷积神经网络模型；应用图卷积神经网络模型对待检测试纸条的实时数据进行分析，预测存在的故障及其概率，并评估试纸条C线、T线的颜色变化情况，初步判断试纸条的阴阳性；若检测结果显示阳性，则采用色差矩阵与时序分析方法，结合所述多光谱图像数据精确区分不同类型的红色，并根据样本特性自动调整反射系数的阈值判断条件，以确定高精度颜色变化信息；基于所述优化后的特征数据以及所述高精度颜色变化信息，计算置信度，包括物体框的坐标、物体置信度、物体框的类别和类别置信度、物体框的严重等级和严重等级置信度，并通过非极大值抑制技术对物体框进行过滤和后处理，得到目标物体框；利用机器学习或深度学习算法，根据融合后的特征数据识别图像中的感兴趣区域，并为每个检测到的对象生成一个包围盒，输出每个物体框的具体坐标位置；其中物体框是指C线和T线所在的区域；对于每一个预测出的物体框，计算存在的概率，形成物体置信度；进一步使用训练好的分类器判断物体框内的对象属于类别，所述类别是指不同类型的红色，同时给出类别置信度；根据预定义的标准或规则集，结合物体的颜色变化信息和特征，为每个物体框分配一个严重等级，并输出相应的严重等级置信度；所述严重等级包括轻微、中等、严重。

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