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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于视觉反馈的人工彩虹形成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：CN118279656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410392601.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于视觉反馈的人工彩虹形成方法及系统是由柳娟;阙旭晖;刘向荣设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉反馈的人工彩虹形成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视觉反馈的人工彩虹形成方法及系统，其方法包括：修改卷积神经网络AlexNet的最后一个全连接层，使其输出四个值，分别对应色相、饱和度、色明度和弧长；利用预训练权重初始化卷积神经网络AlexNet并训练，获得的AlexNet模型作为识别模型；根据AlexNet模型对采样图像进行识别，以获得识别结果；使用随机森林回归模型预测控制参数，根据预测控制参数调整喷洒系统。本发明的人工彩虹形成方法，考虑了入射角度、空间位置、时间参数、水压与气压大小以及水雾水滴的密度和大小，改进了现有的人造彩虹计算方法；通过对喷射装置喷射的彩虹图像进行实时反馈并输出决策，可使喷射装置自动控制太阳光与喷头的入射角度，从而获得更佳的彩虹效果。

本发明授权一种基于视觉反馈的人工彩虹形成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉反馈的人工彩虹形成方法，其特征在于：包括： 步骤1、视觉属性识别并获取AlexNet模型，具体包括： 使用一定数量的彩虹照片制作数据集：彩虹照片覆盖不同的天气条件、不同时间的日子以及不同角度和距离的彩虹，并为其标注四个目标属性：色相、饱和度、色明度和弧长；将所有彩虹照片调整至卷积神经网络AlexNet所需的统一尺寸，对调整后的彩虹照片的像素值进行归一化处理，使其范围在0到1之间，并增加数据多样性； 设计AlexNet模型：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过所述训练集对卷积神经网络AlexNet进行自监督预训练，获得预训练权重；修改卷积神经网络AlexNet的最后一个全连接层，使其输出四个值，分别对应色相、饱和度、色明度和弧长；利用所述预训练权重初始化卷积神经网络AlexNet并训练，获得的AlexNet模型作为识别模型； 对AlexNet模型进行训练，同时监控训练过程中在验证集上的表现，以调整模型参数和避免过拟合； 对新捕获的彩虹图片，使用训练好的AlexNet模型预测其视觉属性：采集待识别的彩虹图片作为采样图像，根据所述AlexNet模型对所述采样图像进行识别，以获得识别结果； 步骤2：使用随机森林回归模型预测控制参数，根据预测控制参数调整喷洒系统，具体包括： 数据预处理步骤：将彩虹照片的色相、饱和度、色明度和弧长形成属性数据集[H，S，V，l]，H、S、V、l分别指色相、饱和度、色明度和彩虹弧长；对属性数据集标注观测点经纬度、太阳高度角、喷洒系统气压与液压大小，以获得控制数据集[B，L，H，ap，hp]，B、L、H、ap、hp分别指观测点经纬度、太阳高度角、喷洒系统气压与液压大小；对属性数据集的色相、饱和度、色明度和弧长特征进行标准化处理；对标准化处理后的属性数据集划分为属性训练集、属性验证集和属性测试集； 使用随机森林回归器进行随机森林回归模型训练，并对随机森林回归模型进行性能评估，并根据评估结果对随机森林回归模型进行调整； 使用调整后的随机森林回归模型对属性测试集进行预测：根据实际彩虹的属性数据H，S，V，l来预测控制参数B，L，H，ap，hp； 根据获得的预测控制参数调整喷洒系统，以优化彩虹形成的效果。

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