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龙图腾网获悉惠州学院申请的专利一种环境自适应的乐谱识别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：CN120148051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510215563.0，技术领域涉及：G06V30/304；该发明授权一种环境自适应的乐谱识别方法是由铁云婵设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环境自适应的乐谱识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及乐谱识别技术领域，尤其涉及一种环境自适应的乐谱识别方法，本发明获取待识别乐谱图像，将所述乐谱图像进行区域划分，得到若干子图像区域，获取音符填充率以及杂质覆盖率，计算子乐谱模糊表征系数，确定子图像区域的乐谱模糊状态，计算音符显现率，判定子图像区域的音符异常识别状态，以对子图像区域进行识别，包括，针对状态为非异常识别状态的子图像区域的音符，对所述音符进行区别轮廓特征处理，以识别子图像区域音符；针对状态为异常识别状态的子图像区域的音符，基于所述杂质覆盖率进行音符预测，以识别子图像区域音符，基于已识别音符检测乐谱流畅度。本发明通过对乐谱进行多类别识别，提高了乐谱识别效率以及准确率。

本发明授权一种环境自适应的乐谱识别方法在权利要求书中公布了：1.一种环境自适应的乐谱识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别乐谱图像，将所述乐谱图像进行区域划分，得到若干子图像区域； 获取所述子图像区域内乐谱的音符填充率以及杂质覆盖率，基于所述音符填充率以及杂质覆盖率计算子图像区域的乐谱模糊表征系数，确定子图像区域的乐谱模糊状态； 基于所述乐谱模糊状态的划分结果，计算音符显现率，判定子图像区域的音符是否为异常识别状态，以基于判定结果对子图像区域进行识别，包括， 针对状态为非异常识别状态的子图像区域的音符，对所述音符进行区别轮廓特征处理，包括，基于轮廓流畅度区分音符轮廓特征与非音符轮廓特征，提取音符轮廓特征，以识别子图像区域音符； 针对状态为异常识别状态的子图像区域的音符，基于所述杂质覆盖率进行音符预测，以识别子图像区域音符； 基于已识别音符检测乐谱流畅度； 其中，音符预测包括，预测所述音符在杂质框选区域的音符轨迹，以识别子图像区域音符，或，基于子图像区域对应邻接子图像区域内的音符，预测所述子图像区域对应的音符，以识别子图像区域音符； 所述获取所述子图像区域内乐谱的音符填充率以及杂质覆盖率的过程包括， 确定所述子图像区域内音符轮廓内的音符像素数量； 确定所述音符像素数量与所述子图像区域总像素数量的比值为音符填充率； 确定若干音符框选区域以及若干杂质框选区域； 确定所述音符框选区域内所包含杂质框选区域总像素数量与所述音符框选区域总像素数量的比值为杂质覆盖率； 所述计算子图像区域的乐谱模糊表征系数的过程包括， 确定预设音符填充率与音符填充率的比值为第一模糊影响因子； 确定所述杂质覆盖率与预设杂质覆盖率的比值为第二模糊影响因子； 确定所述第一模糊影响因子与所述第二模糊影响因子的加权求和值为乐谱模糊表征系数； 所述基于所述乐谱模糊状态的划分结果，计算音符显现率，其中， 若所述乐谱模糊状态为模糊，则计算音符显现率； 若所述乐谱模糊状态为不模糊，则直接对子图像区域的音符进行识别； 其中，音符显现率为杂质框选区域内纹理区域的色度与剩余区域色度的色度差； 所述基于轮廓流畅度区分所述音符轮廓特征与非音符轮廓特征的过程包括， 确定杂质框选区域内若干纹理； 确定纹理中若干纹理点的像素强度； 基于各纹理点与邻接纹理点像素强度的差异比； 求解差异比均值，将差异比均值作为轮廓流畅度； 若轮廓流畅度大于预定的轮廓流畅度阈值，则判定纹理为音符轮廓特征； 所述确定所述音符的杂质覆盖率，基于所述杂质覆盖率进行音符预测的过程包括， 若所述杂质覆盖率小于基准杂质覆盖率，则预测所述音符在杂质框选区域的音符轨迹，以识别子图像区域音符； 若所述杂质覆盖率大于或等于基准杂质覆盖率，则基于子图像区域对应邻接子图像区域内的音符，预测所述子图像区域对应的音符，以识别子图像区域音符。

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