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龙图腾网恭喜广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所申请的专利基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析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：CN119580107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510138551.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统是由陈莲;王振江;林森;王丹;吴剑安;李智毅;王圆设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统，包括：获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据并进行预处理，提取属性特征并进行类别划分，构建第一拓扑结构图；获取各桑树品种在不同生理环境的生长图像数据，进行胁迫特征分析并构建第二拓扑结构图；基于第一拓扑结构图和第二拓扑结构图评价各类别桑树的耐盐碱能力，得到耐盐碱能力评价信息；构建桑树品种鉴定分析模型，利用第一拓扑结构图、第二拓扑结构图和耐盐碱能力评价信息建立桑树知识图谱并进行模型训练，对待鉴定的桑树进行鉴定和分析，并判断是否适宜种植在期望种植区域。提高对桑树耐盐碱品种鉴定的准确性和全面性并减少选育鉴定周期。

本发明授权基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，包括：获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据并进行预处理，提取预处理后的桑树图像属性特征并进行类别划分，构建第一拓扑结构图；获取第一拓扑结构图中各桑树品种在不同生理环境的生长图像数据，分析各生理环境下对应桑树品种的胁迫特征，并构建第二拓扑结构图；基于所述第一拓扑结构图和第二拓扑结构图评价各类别桑树在不同生理环境下的耐盐碱能力，得到耐盐碱能力评价信息；构建桑树品种鉴定分析模型，利用第一拓扑结构图、第二拓扑结构图和耐盐碱能力评价信息建立桑树知识图谱并进行模型训练，对待鉴定的桑树进行鉴定和分析，得到桑树鉴定分析信息；根据所述桑树鉴定分析信息判断待鉴定桑树品种是否适宜种植在期望种植区域；其中，所述获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据并进行预处理，提取预处理后的桑树图像属性特征并进行类别划分，构建第一拓扑结构图，具体包括：获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据，将获取的桑树图像数据输入至高斯滤波器中进行平滑滤波，对滤波后的桑树图像数据进行小波变换；通过小波变换将滤波后的图像分解为不同尺度和频率的子带，并通过预设的处理阈值进行阈值处理，将小于处理阈值的小波系数进行置零；在完成阈值处理后进行高频小波系数提取，采用线性增强方法对提取的高频小波系数进行线性增强，基于增强后的高频小波系数进行小波系数合并；获取合并后的小波系数并进行小波逆变换，将不同尺度和频率的子带信息进行重构获取重构桑树图像，根据所述重构桑树图像进行属性特征提取，得到属性特征信息；所述属性特征信息为各重构桑树图像对应的品种属性和生长阶段属性，根据所述属性特征信息生成各重构图像的属性数据标签，结合聚类算法对各重构图像进行类别划分，生成第一数据集；引入ORB图像提取算法对所述第一数据集中的各类别桑树图像进行特征计算并提取图像特征，得到各桑树品种类别在不同生长阶段的特征向量；以桑树种类第一节点、生长阶段为第二节点构建有向描述关系，将所述第一节点和第二节点连接形成拓扑结构图，并将各桑树品种类别在不同生长阶段的特征向量进行关联，得到第一拓扑结构图。

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广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区东莞庄一横路133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”。