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龙图腾网恭喜上海市农业科学院;上海国森生物科技有限公司申请的专利一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析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：CN117274404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202311231490.1，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法是由李正鹏;姜宁;杨焕玲;徐苟伢;李巧珍;李玉;周峰;查磊设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法，该方法包括如下步骤：1、获取香菇菌袋图像；2、采用基于深度神经网络的yolov5算法来实现菌袋区域图像分割；3、图像预处理:获得菌袋区域图像之后，需要对图像进行gamma自动矫正，调整图像的整体亮度，尽量减小光线对于识别精度的影响；4、菌袋转色分析：在步骤3中得到了菌袋区域的图像之后，对菌袋进行转色分析，得到转色区域，转色面积，转色平均色，以评估香菇的生长状态；5、建立菌袋转色面积标准。根据本发明提供的基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法，可以实现对各个菌袋进行实时的转色分析，建立香菇菌袋转色标准。可以用来指导对香菇生产环境的调控。

本发明授权一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别技术的香菇菌袋转色分析方法，其特征在于该方法包括如下步骤： 1、获取香菇菌袋图像：使用相机每天对香菇菌袋的正面和背面进行拍摄，并将其保存为数字图像； 2、采用基于深度神经网络的yolov5算法来实现菌袋区域图像分割，具体步骤如下： a.准备数据集：需要准备一批标注好的菌袋图像作为训练数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集； b.模型训练：使用yolov5网络结构进行训练，通过不断地调整网络参数，使其能够准确地对菌袋进行区域分割；训练过程中，使用交叉熵损失函数和随机梯度下降算法进行优化； c.菌袋区域分割：在对新的菌袋图像进行分割时，首先使用yolov5模型对图像进行预测，得到菌袋区域的坐标和置信度；然后，根据置信度筛选出置信度高的预测框，并根据坐标信息提取出菌袋区域的图像； 3、图像预处理:获得菌袋区域图像之后，需要对图像进行gamma自动矫正，调整图像的整体亮度，尽量减小光线对于识别精度的影响；具体步骤如下： a.将图像从RGB色域转成灰度 b.计算图片灰度的均值，mean＝1N·sum 其中N为像素数，sum为灰度图的像素值总和； c.计算gamma值:gamma＝log100.5log10mean255 其中0.5为目标图像的平均gamma值，mean为灰度图的像素均值； d.建立gamma映射表:gamma_table＝255*x255^gamma,x从0到255 其中x为原始图像RGB通道内的各个像素值； e.进行查表替换，将原图像的像素点替换为gamma映射表中对应的值； 4、菌袋转色分析：在步骤3中得到了菌袋区域的图像之后，对菌袋进行转色分析，得到转色区域，转色面积，转色平均色，以评估香菇的生长状态；具体步骤如下： a.将RGB转HSV：将菌袋图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，以便于后续处理； b.设置HSV的阈值：根据转色区域与非转色区域的颜色对比，设置合适的HSV阈值，将转色后的区域进行提取； c.计算转色区域的面积：对于提取出的转色区域，可以计算其面积以得到总的转色面积； d.计算转色区域的灰度平均值与HSV的平均值：通过计算转色区域的灰度平均值和HSV的平均值，可以获得转色区域的平均颜色； 5、建立菌袋转色面积标准：根据步骤4可得到各个生长期内每个菌袋转色面积的量化指数，建立菌袋转色面积的标准曲线。

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