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龙图腾网获悉浙江中烟工业有限责任公司;浙江大学申请的专利一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级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：CN114359415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210017323.6，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法是由王辉;夏琛;程昌合;吴继忠;张晓兵;刘建国;毕一鸣;沈会良;俞贝楠;胡建欣;柳一昊;黄芳芳;钟永健;李波;童神;葛川;徐志强;朱宏福;沈蓓蕾设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法，利用预先设定的深度特征提取网络获得烟叶图像的深度网络特征向量。利用传统计算机视觉方法获得烟叶图像的手工特征向量。将深度网络特征向量与手工特征向量拼接为联合特征向量。将联合特征向量输入预先设定的分级判断网络，输出烟叶分级结果。专家针对分级不正确的烟叶图像进行重新分级，得到更新后的分类标签，根据更新后的分类标签对分级判断网络进行学习，获取优化后的分级判断网络。本发明具有烟叶分级的客观性和一致性，且能够达到较高的分级准确率。针对偶然出现的错误烟叶分级情况，利用专家的领域知识，辅助提高分级准确率。

本发明授权一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法，其特征在于：包括如下步骤： 利用预先设定的深度特征提取网络获得烟叶图像的深度网络特征向量； 利用传统计算机视觉方法获得烟叶图像的手工特征向量； 将深度网络特征向量与手工特征向量拼接为联合特征向量； 将联合特征向量输入预先设定的分级判断网络，输出烟叶分级结果； 专家针对分级不正确的烟叶图像进行重新分级，得到更新后的分类标签，根据更新后的分类标签对分级判断网络进行学习，获取优化后的分级判断网络； 深度特征提取网络输出注意力图，专家针对分级不正确的烟叶图像对应的注意力图进行关注区域修正，获得注意力引导图，根据注意力引导图对深度特征提取网络进行学习，获得优化后的深度特征提取网络，根据优化后的深度特征提取网络获得优化后的深度网络特征向量，根据优化后的深度网络特征向量得到优化后联合特征向量，根据优化后联合特征向量和更新后的分类标签，对分级判断网络进行学习，获取优化后的分级判断网络。

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浙江中烟工业有限责任公司;浙江大学，其通讯地址为：310008 浙江省杭州市中山南路77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”。