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龙图腾网获悉青岛海关技术中心;津海威视技术(天津)有限公司申请的专利基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备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：CN121330523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511902725.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备是由吴兴海;杨博锋;陈颖;胡煜;王添龙;陈哲;孙铮;都彦格;张治宇;孙国凤;王亚丰;王荣;杜军设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域。该方法包括：使用高光谱成像设备采集来自不同产地的粮食的高光谱样本图像；针对每个高光谱样本图像，选择三个具有代表性的波段构建该高光谱样本图像的伪RGB图像；对每张伪RGB图像进行粮食实例级分割，获得对应的分割掩膜；利用分割掩膜提取每粒粮食的平均光谱信息并构建光谱信息矩阵；对光谱信息矩阵依次进行主成分分析、局部线性嵌入和稀疏子空间聚类，得到降维矩阵；基于降维矩阵训练全连接神经网络模型，得到粮食产地溯源模型，以基于粮食产地溯源模型进行粮食产地溯源。本发明能够显著提升粮食产地识别的准确性与处理效率。

本发明授权基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱图像的粮食产地识别方法，其特征在于，包括： 使用高光谱成像设备采集来自不同产地的粮食的高光谱样本图像； 针对每个高光谱样本图像，基于该高光谱样本图像对应的产地确定该高光谱样本图像中每个波段的初始权重，并基于所述初始权重和连续投影算法选择三个具有代表性的波段构建该高光谱样本图像的伪RGB图像； 对每张所述伪RGB图像进行粮食实例分割，识别每张所述伪RGB图像中每粒粮食的边界与位置，获得每张所述伪RGB图像对应的分割掩膜； 利用每张所述伪RGB图像对应的分割掩膜，提取对应的每个所述高光谱样本图像中每粒粮食的平均光谱信息，并根据每个所述高光谱样本图像中每粒粮食的平均光谱信息构建光谱信息矩阵； 对所述光谱信息矩阵依次进行主成分分析、局部线性嵌入和稀疏子空间聚类，得到降维矩阵； 基于降维矩阵训练全连接神经网络模型，得到粮食产地溯源模型，以基于粮食产地溯源模型进行粮食产地溯源； 其中，基于所述初始权重和连续投影算法选择三个具有代表性的波段构建该高光谱样本图像的伪RGB图像，包括： 基于该高光谱样本图像，初始化已选波段和候选波段构成已选波段集合和候选波段集合，并根据该高光谱样本图像中每个波段的初始权重确定每个所述候选波段的当前权重； 基于每个所述候选波段的当前权重，计算该高光谱样本图像在每个所述候选波段的分量与该高光谱样本图像在每个所述已选波段的分量的投影残差； 将所述投影残差的最大值对应的候选波段作为新已选波段，根据所述新已选波段更新所述已选波段集合和所述候选波段集合，且根据所述新已选波段对更新后的候选波段集合中的每个候选波段的当前权重进行更新； 基于更新后的候选波段集合中的每个候选波段更新后的当前权重，重新执行“计算该高光谱样本图像在每个所述候选波段的分量与该高光谱样本图像在每个所述已选波段的分量的投影残差”的步骤及后续步骤，直到所述已选波段集合中的已选波段数量达到三个； 根据所述已选波段集合中的三个已选波段构建该高光谱样本图像的伪RGB图像； 其中，根据所述新已选波段对更新后的候选波段集合中的每个候选波段的当前权重进行更新，包括： 分别计算该高光谱样本图像在更新后的候选波段集合中的每个候选波段的分量与该高光谱样本图像在所述新已选波段的分量的相关性系数； 对所有的所述相关性系数求和，得到相关性系数和； 针对更新后的候选波段集合中的每个候选波段，计算该候选波段对应的相关性系数与所述相关性系数和的比值，根据1与所述比值的差更新该候选波段的当前权重。

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青岛海关技术中心;津海威视技术(天津)有限公司，其通讯地址为：266114 山东省青岛市城阳区新悦路83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”。

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