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龙图腾网获悉上海恒泽辅汇智能科技有限公司申请的专利基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式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：CN121453710B 。

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：202610013181.4，技术领域涉及：G01N21/3554；该发明授权基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式检测方法及系统是由臧苏东;杨龙;熊蛟;朱文峰;李键;赵胡斐;杨一雄设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及含水量检测技术领域，尤其涉及基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式检测方法及系统，本申请提出以下方案，通过高光谱相机获取预设波段范围内的秸秆高光谱数据，并利用温湿度传感器、光照传感器和激光测距传感器同步采集环境参数与堆放密度信息。对高光谱数据进行波段裁剪、小波去噪和标准正态变量校正后，与归一化处理的环境参数和秸秆基础信息共同输入检测网络。检测网络通过特征提取子网络、注意力融合子网络和多尺度回归输出模块实现含水量预测，并在代表性评分较高时基于扰动光谱差异对高光谱数据及环境参数进行加权修正，以提升多源数据的匹配度和体积代表性。

本发明授权基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于近红外高光谱的秸秆含水量非接触式检测方法，应用于检测装置，其特征在于，所述检测装置包括近红外高光谱成像装置和处理器，所述近红外高光谱成像装置包括高光谱相机、温湿度传感器、光照传感器和激光测距传感器，所述方法包括： 获取覆盖预设波长范围的秸秆高光谱数据，并同步采集环境参数数据和秸秆基础信息，其中所述秸秆基础信息为所述激光测距传感器采集的秸秆堆放密度信息； 对所述秸秆高光谱数据进行波段裁剪、小波去噪和标准正态变量校正，得到光谱预处理数据，对所述环境参数数据和秸秆基础信息进行归一化编码，得到条件向量； 将所述光谱预处理数据和所述条件向量作为输入参数输入至预设的检测网络，通过所述检测网络对所述输入参数进行处理，得到秸秆含水量检测值，所述检测网络包括特征提取子网络、注意力融合子网络和输出模块，所述特征提取子网络通过三个特征提取模块组成，用于从所述光谱预处理数据中提取三种尺度的光谱-空间联合特征，所述注意力融合子网络用于根据环境参数数据和秸秆基础信息对所述三种尺度的光谱-空间联合特征进行加权融合，输出融合特征； 所述注意力融合子网络包括： 查询向量生成单元，配置为分别将所述三个特征提取模块输出的三种尺度的光谱-空间联合特征进行线性映射，生成对应的查询向量； 条件编码层，配置为对所述环境参数数据和秸秆基础信息进行融合映射，生成用于注意力计算的键向量和值向量； 条件注意力计算层，配置为基于所述查询向量、键向量和值向量进行注意力权重计算，得到针对每一尺度特征的权重系数，其中所述权重系数用于表征在当前温湿度和堆放密度条件下不同光谱区域的可信度； 特征加权层，配置为根据所述权重系数对对应的光谱-空间联合特征进行逐通道加权调整，以得到融合特征； 所述输出模块包括： 第一粒度回归分支，配置为对所述融合特征中对应第一尺度的光谱-空间联合特征进行回归拟合，输出第一粒度含水量检测值，用于对秸秆水分进行初筛； 第二粒度回归分支，配置为对所述融合特征中对应第二尺度的光谱-空间联合特征进行回归拟合，并结合秸秆品种生成第二粒度含水量检测值； 第三粒度回归分支，配置为对所述融合特征中对应第三尺度的光谱-空间联合特征进行回归拟合，以输出第三粒度含水量检测值； 多尺度损失加权分支，配置为对所述第一粒度含水量检测值、所述第二粒度含水量检测值和所述第三粒度含水量检测值分别计算均方误差损失，并根据所述均方误差损失计算秸秆含水量检测值。

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