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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法、系统及可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：CN118747841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202410897421.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法、系统及可存储介质是由俞智斌;李秋生设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法、系统及可存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法、系统及可存储介质，涉及图像处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取待识别区域的多光谱图像数据，并对所述多光谱图像数据进行预处理；对经过预处理的所述多光谱图像数据进行提取，得到所述多光谱图像数据中每个像素点对应的光谱数据；对所述光谱数据进行处理，得到对应的光谱数据处理结果，同时对所述多光谱图像数据进行处理，得到对应的图像数据处理结果；对所述光谱数据处理结果以及所述图像数据处理结果进行融合，根据融合结果确定是否存在入侵物种；本发明能够有效提高识别精度。

本发明授权一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法、系统及可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱图像处理的入侵物种识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别区域的多光谱图像数据，并对所述多光谱图像数据进行预处理； 对经过预处理的所述多光谱图像数据进行提取，得到所述多光谱图像数据中每个像素点对应的光谱数据； 对所述光谱数据进行处理，得到对应的光谱数据处理结果，同时对所述多光谱图像数据进行处理，得到对应的图像数据处理结果； 对所述光谱数据处理结果以及所述图像数据处理结果进行融合，根据融合结果确定是否存在入侵物种； 得到对应的光谱数据处理结果的具体过程包括： 对所述光谱数据进行聚类处理，得到对应的光谱聚类结果； 构建模式识别模型，并将所述光谱聚类结果输入至所述模式识别模型进行处理，得到对应的光谱数据处理结果； 根据融合结果确定是否存在入侵物种的具体处理过程包括： 根据融合结果与预设物种图像数据库进行匹配，根据匹配结果确定入侵物种； 识别模型通过神经网络实现，以自编码器网络为网络骨架结构对特征向量进行降维处理，然后通过金字塔卷积模块处理经过降维的特征向量，最后应用转置卷积与卷积模块组成的解码器结构进行解码，输出图像处理结果； 在识别模型训练的过程中，首先获取入侵物种历史图像以及与入侵物种相似的本地植物历史图像，并将入侵物种历史图像以及本地植物历史图像完成标注后进行混合及样本均衡处理，组成训练数据集，然后将训练数据集划分成训练集和测试集，在利用训练集训练模型的过程中将识别结果与标注进行比较，得到最终的识别误差，若识别误差符合预设阈值要求，则停止训练利用测试集对识别模型进行测试，若识别误差不符合预设阈值要求，则将识别错误的结果进行迭代修正后反向传播回识别模型，以对识别模型的网络参数进行更新后再利用测试集对识别模型进行测试。

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