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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种用于低算力平台的种蛋分类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：CN120876968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510986088.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种用于低算力平台的种蛋分类方法是由焦文华;于敬敬;苗静;周旭;陈斌;郭庆亮;王波;辛程设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于低算力平台的种蛋分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于低算力平台的种蛋分类方法，属于工业机器视觉技术领域，包括采集种蛋数据并构建数据集、对数据进行预处理并初始化特征提取器模型、训练特征提取器模型、进行特征提取、构建随机配置网络SCN分类器、集成SCN模型、对测试集进行分类、对集成SCN模型进行增量学习。本发明采用上述的一种用于低算力平台的种蛋分类方法，可以在低算力平台上运行，无需GPU硬件支持，仅使用CPU即可快速实现，降低硬件成本和软件复杂度，易于在不同环境下推广使用，并减少故障率；同时，无GPU设备可以降低功耗，节约能源；在同等算力条件下，缩短训练时间和推演时间。

本发明授权一种用于低算力平台的种蛋分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于低算力平台的种蛋分类方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集种蛋数据并构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2、对数据进行预处理，基于预训练的轻量级CNN模型，并引入空间注意力机制，作为特征提取器的初始模型； S3、基于自建的种蛋数据集，定义损失函数、优化器、学习率调度器，对特征提取器模型进行训练，在每个epoch中对训练数据进行前向传播、计算损失、反向传播和优化器更新； S4、加载S3训练好的特征提取器模型，替换全连接层为恒等映射，作为最终的特征提取器模型对种蛋数据集进行特征提取，并保存为文件格式； S5、构建随机配置网络SCN分类器； S6、基于训练集和验证集，生成若干个SCN分类器，根据SCN分类器在验证集上的准确率，选择性能优异的SCN分类器作为基学习器，按照一定的组合策略进行集成，得到集成SCN模型； S7、利用S6的集成SCN模型对测试集进行分类，将测试集图片进行预处理，并进行特征提取后，输入到集成SCN模型得到多个输出结果，通过组合策略对输出结果集成获取最终分类结果； S8、对集成SCN模型进行增量学习，按照S4已有的特征提取器，提取新数据集特征，并和旧的特征数据拼接，按照S5-S6对SCN分类器进行重新训练实现增量学习，以提高分类的准确性和生产效率。

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