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龙图腾网获悉江苏泓鑫科技有限公司申请的专利基于深度学习的作物成熟度识别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：CN120635540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510703508.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的作物成熟度识别方法是由周俊;圣有高;徐琴;金鹏;沈文武;曹一帆;熊天皓;周进;尹俊;杨铮设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的作物成熟度识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的作物成熟度识别方法，该方法通过多源数据获取设备、数据处理模块、数据分析模块及电脑终端的协同工作，实现对作物成熟度的精准识别；具体步骤包括：一次数据采集获取外观特征数据，数据预处理，基于预处理数据分析作物成熟概率并进行二次数据采集，根据成熟特征数据分析作物成熟度，生成并执行农作物收获方案，最后通过训练模型优化识别模型；该方法结合了作物的颜色特征、纹理特征、形态特征及时间修正因子等多维度数据计算作物成熟概率，当成熟概率达到预设值再进行后续步骤，降低了人工经验主观偏差及无效数据冗余‌导致的误判风险，提高了作物成熟度识别的准确性和效率。

本发明授权基于深度学习的作物成熟度识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的作物成熟度识别方法，其特征在于，包括多源数据获取设备、数据处理模块、数据分析模块、电脑终端，具体包括下述步骤： S1、多源数据获取设备进行一次数据采集，获取待检测区域内作物的外观特征数据；所述外观特征数据为待检测区域的作物图片以及雷达云点数据； S2、数据处理模块对获取的外观特征数据进行处理，获得预处理数据； S3、数据分析模块根据预处理数据，计算待检测区域的作物成熟概率，当成熟概率达到预设值时，多源数据获取设备进行二次数据获取，获取待检测区域内作物的成熟特征数据；所述成熟特征数据包括：能反映作物成熟度的关键化学成分达标率，能反映作物成熟度的关键物理特性达标率； S4、数据分析模块根据成熟特征数据，计算待检测区域的作物成熟度； S5、电脑终端根据成熟度和天气数据生成农作物收获方案，下发收获方案并反馈收获结果；所述收获结果包括：作物质量等级和成熟作物占比； S6、以作物成熟度为标签，以化学成分、物理特性、收获结果内容为特征，通过训练模型来自动学习并优化成熟度分析模型计算公式中的权重系数。

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江苏泓鑫科技有限公司，其通讯地址为：225400 江苏省泰州市泰兴市经济开发区通江路18-28襟江合创众创空间107、115、116、117、216室；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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