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龙图腾网获悉福建省农业机械化研究所(福建省机械科学研究院)申请的专利一种番茄成熟度检测的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：CN120219858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510694847.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种番茄成熟度检测的方法及系统是由练信森;刘羽西设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种番茄成熟度检测的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种番茄成熟度检测的方法及系统，其中，该方法对由数字相机所采集的第一实时番茄图像进行光照校准，对由光谱成像系统所采集的第二实时番茄图像采用光谱响应函数映射法提取出与N个预设指标对应的N个实时RGB图像，对光照校准后的第一实时番茄图像和N个实时RGB图像进行图像特征提取，得到第一特征和N个第二特征，根据光照校准后的第一实时番茄图像、N个实时RGB图像和动态门控融合机制动态调节第一特征的第一融合权重和N个第二特征的第二融合权重，将第一特征和第二特征进行融合时引入光谱敏感矩阵和注意力机制以实现跨模态的特征融合，将得到的融合后的多模态特征进行解码，得到成熟度结果。由此，本发明提高成熟度检测的准确性。

本发明授权一种番茄成熟度检测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种番茄成熟度检测的方法，其特征在于，包括： 获取由数字相机所采集的第一实时番茄图像和由高光谱成像系统所采集的第二实时番茄图像，对所述第一实时番茄图像进行光照校准，得到光照校准后的第一实时番茄图像，同时采用光谱响应函数映射法从所述第二实时番茄图像中提取与N个预设指标对应的N个实时RGB图像； 将光照校准后的第一实时番茄图像输入第一图像编码器进行图像特征提取，得到第一特征，将N个所述实时RGB图像输入第二图像编码器进行图像特征提取，得到N个第二特征； 将光照校准后的第一实时番茄图像和N个实时RGB图像输入动态门控公式进行计算，得到动态门控值并作为第二融合权重，则1-为第一融合权重，所述动态门控公式为： ； 其中，表示动态门控值，表示sigmoid函数，Wg表示权重矩阵，表示第i个实时RGB图像，表示光照校准后的第一实时番茄图像，表示偏置项； 将所述第一融合权重和所述第一特征输入第一向量公式进行计算，得到第一向量，将每一个第二特征和所述第二融合权重依次输入第二向量公式进行计算，得到N个第二向量，将所述第一向量和N个所述第二向量进行融合，并在融合的过程中，引入光谱敏感型和积融合注意力机制以实现跨模态的特征融合，所述光谱敏感型和积融合注意力机制包括光谱敏感矩阵、和注意力机制以及积注意力机制，得到融合后的多模态特征，具体包括： 所述第一向量公式为： 其中，f1表示第一向量； 所述第二向量公式为： 其中，表示第i个实时RGB图像对应的第二向量； 所述N为2个，根据所述第一向量生成第一矩阵和第一投影矩阵，根据2个第二向量分别生成对应的第二矩阵和第二投影矩阵，将所述第一矩阵、所述第一投影矩阵和所有第二矩阵以及所有第二投影矩阵均输入和注意力机制中的和注意力公式进行计算，得到第一注意力，所述和注意力公式为： ； 其中，AddAttnQ,K,V表示第一注意力，tanh表示双曲正切函数，Wq表示第一投影矩阵，Q表示第一矩阵，⊙表示矩阵的逐元素相乘，Wk表示第一个第二投影矩阵，K表示第一个第二矩阵，V表示第二个第二矩阵，Wv表示第二个第二投影矩阵，VT表示第二个第二矩阵的转置矩阵，α表示常数； 将光谱敏感矩阵、第一矩阵和所有第二矩阵输入包含M个注意力头的积注意力机制中的积注意力公式进行计算，得到第二注意力，所述积注意力公式为： ； 其中，表示第二注意力，Qm表示第m个注意力头所捕捉的第一矩阵的特征语义相关性，表示第m个注意力头所捕捉的第一个第二矩阵的转置矩阵的特征语义相关性，Vm表示第m个注意力头所捕捉的第二个第二矩阵的特征语义相关性，Wspec表光谱敏感矩阵，SoftMax表示归一化指数函数； 将所述第一注意力和所述第二注意力进行叠加融合，得到融合后的多模态特征，对所述多模态特征进行线性变换，得到最终的多模态特征； 将所述多模态特征输入成熟度解码器进行解码，得到成熟度结果。

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福建省农业机械化研究所(福建省机械科学研究院)，其通讯地址为：350001 福建省福州市六一中路115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”。