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龙图腾网获悉三亚学院申请的专利基于拉曼光谱的芒果成熟度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：CN116805056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310788713.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法及系统是由汪源;黄丽萍;汪雨潇;周淼设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法及系统，属于芒果成熟度检测领域。首先获取芒果表面拉曼光谱数据和图像数据；其次将拉曼光谱数据依次进行预处理操作，特征提取操作，并转换成二维光谱图像；再将二维光谱图像输入到可变形扩张网络中，进行成熟度预测，得到光谱预测结果；然后根据芒果表面不同区域的图像进行成熟度预测，得到颜色预测结果；最后根据光谱预测结果和颜色预测结果综合预测芒果成熟度。本发明通过芒果表面拉曼光谱数据，提取峰位置和峰强度特征，应用到卷积神经网络中，并结合颜色辅助特征，实现了对芒果成熟度的准确预测；具备非破坏性、高效性，同时为芒果生产和销售环节提供了一种可靠的技术手段。

本发明授权基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于拉曼光谱的芒果成熟度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取芒果表面不同位置的拉曼光谱数据以及芒果表面不同区域的图像，所述芒果表面不同区域包括主视根部、主视中部、主视顶部、后视根部、后视中部和后视顶部； 步骤S2：将所述拉曼光谱数据进行预处理，得到标准拉曼光谱数据； 步骤S3：根据所述标准拉曼光谱数据进行特征提取，提取峰位置和峰强度特征，并转换成二维光谱图像； 步骤S4：将所述二维光谱图像输入到可变形扩张网络中，进行成熟度预测，得到光谱预测结果，具体包括： 可变形扩张网络包括第一标准卷积模块、第一最大池化层、可变形卷积模块、扩张卷积模块、第二可变形卷积层、第二标准卷积模块、第三标准卷积模块、全局平均池化层、全连接层和Softmax分类器； 将所述二维光谱图像依次输入到所述第一标准卷积模块和所述第一最大池化层进行标准卷积操作和最大池化操作，得到特征图L3； 将所述特征图L3输入到所述可变形卷积模块进行可变形卷积操作，得到特征图L9； 将所述特征图L9输入到所述扩张卷积模块进行扩张卷积操作，得到特征图L19； 将所述特征图L19输入到所述第二可变形卷积层进行可变形卷积操作，得到特征图L20； 将所述特征图L20依次输入到所述第二标准卷积模块和所述第三标准卷积模块进行标准卷积操作，得到特征图L24； 将所述特征图依次输入到所述全局平均池化层、所述全连接层和所述Softmax分类器进行池化、全连接和分类，得到所述光谱预测结果； 步骤S5：根据所述芒果表面不同区域的图像进行成熟度预测，得到颜色预测结果； 步骤S6：根据所述光谱预测结果和所述颜色预测结果综合预测芒果成熟度。

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