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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测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：CN116205147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310318143.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测方法及系统是由秦文虎;邓志超;孙立博设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测方法及系统，首先将光谱数据输入光谱数据二维化模块中，根据短时傅里叶变换，再进行双三次插值，将一维光谱转换为二维频谱图；将处理后的二维频谱图输入SS‑MSC预处理模块中，依次对图片进行二维标准化处理和二维多元散射校正处理；基于改进Inception‑v4的土壤氮磷钾含量检测网络模型,根据预训练数据集完成神经网络的预训练；最后根据大田标准样本点的土壤氮磷钾含量数据对神经网络模型进行自适应调优，完成神经网络模型的迁移，实现大田肥力快速检测；解决了现有方法预测模型训练所需待测农田的先验数据过多、模型对于不同土壤类型的通用性差等问题，提高了大田肥力检测的效率和准确率。

本发明授权基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于土壤二维频谱数据迁移学习的大田肥力快速检测系统，其特征在于，至少包括:光谱数据二维化模块、SS-MSC预处理模块和基于改进Inception-v4的土壤氮磷钾含量检测网络模型， 所述光谱数据二维化模块：由短时傅里叶变换和双三次插值实现，将一维光谱转换为二维频谱图； 所述SS-MSC预处理模块：将光谱数据二维化模块中处理后的频谱图进行二维标准化，再进行二维多元散射校正处理； 所述基于改进Inception-v4的土壤氮磷钾含量检测网络模型：包括干路和支路两个阶段，干路包含顺次连接的1个stem模块、4个Inception-A、1个Reduction-A，负责识别全氮、全磷、全钾的共性特征；支路为3条结构相同的链路，包括顺次连接的7个Inception-B模块、1个Reduction-B模块、3个Inception-C模块、Dropout模块、1个Flatten层、2个InnerProduct，三条支路负责识别对全氮、全磷、全钾的个性特征； 所述系统通过基于改进Inception-v4的土壤氮磷钾含量检测网络模型，在不同种类大田土壤的光谱与氮磷钾含量信息的预训练数据集上完成预训练，然后根据大田中的标准样本点的土壤含量信息进行自适应调优的迁移训练算法，完成二维神经网络模型的迁移，实现大田肥力快速检测。

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