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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类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：CN114972889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210748512.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法是由赵鑫;洪银涛;张晓强;黄敏;朱启兵设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法，涉及无损检测领域，该方法利用高光谱图像结合小麦种子分类模型能够对小麦种子进行快速准确且无损的分类鉴别，该方法，采用图像预处理操作实现数据增强，可以达到对样本小麦种子进行样本数量扩充与波段降维双重目的，既解决了高光谱图像标注困难带来的数据量不足，模型易过拟合、泛化能力差等问题，也减少了波段信息冗余度，节省了计算消耗。小麦种子分类模型以深度学习模型为架构基础学习样本数据的内在规律，且根据高光谱图像波段信息对分类的重要性给不同的波段分配不同的波段权重、充分利用高光谱图像的形态维度与光谱维，极大提高了模型的稳定性、推理速度与精度。

本发明授权一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干个不同品种的样本小麦种子的样本高光谱图像； 对获取到的所有样本高光谱图像执行图像预处理操作得到若干个待训练样本图像，待训练样本图像相比于样本高光谱图像实现了样本数量扩充和波段降维；所述对获取到的所有样本高光谱图像执行图像预处理操作，包括对于每个样本高光谱图像：求取所述样本高光谱图像包含的每个原始波段的波段均值，根据各个原始波段的波段均值对所有原始波段进行聚类得到若干个波段类别，每个波段类别包含一个或多个原始波段；分别从每个波段类别中随机提取若干个原始波段，利用各个波段类别中的原始波段构成所述样本高光谱图像的一个新的待训练样本图像，所述待训练样本图像包含的波段的数量小于所述样本高光谱图像包含的波段的数量、实现波段降维；重复执行所述分别从每个波段类别中随机提取若干个原始波段的步骤，由一个样本高光谱图像构建得到多个待训练样本图像，实现样本数量扩充； 利用待训练样本图像训练得到小麦种子分类模型，所述小麦种子分类模型包括从输入到输出依次级联的逐通道卷积层、注意力机制模块、卷积模块、全连接模块与分类器，所述逐通道卷积层分别提取得到输入的图像的各个波段的特征图，所述注意力机制模块输出每个波段的包含波段权重的特征图；所述注意力机制模块包括从输入到输出依次级联的全局平均池化层、第一层全连接层、第一层激活函数层、第二层全连接层以及第二层激活函数层：所述全局平均池化层对所述逐通道卷积层提取得到的所有波段的特征图进行全局平均池化压缩为一维特征向量，所述一维特征向量中每一维的值是每个波段的特征图中所有像素点的平均值且具有对应波段的全局感受野；所述一维特征向量依次经过第一层全连接层、第一层激活函数层、第二层全连接层以及第二层激活函数层后，输出各个波段的波段权重并与所述逐通道卷积层提取得到的所有波段的特征图相乘，输出各个波段的包含波段权重的特征图； 利用训练得到的所述小麦种子分类模型基于待分类的小麦种子的高光谱图像得到品种分类结果。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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”。