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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法和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：CN119323782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411880332.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法和系统是由郑磊;刘长虹;刘伟设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法和系统，构建图像获取模块，获取多个目标农产品的高光谱三维图像，构造训练数据集；并利用低场核磁共振仪对训练数据集对应的多个目标农产品进行检测，得到标注结果；构建卷积神经网络，利用训练数据集和低场核磁共振标注结果对卷积神经网络进行训练，得到训练好的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络，对待测数据集进行品质识别，产生农产品品质识别结果。这样，利用了高阶低场核磁共振仪器检测的物理信息对网络训练过程进行指导，使得训练好的网络可以直接对农产品的高光谱三维图像进行品质识别，实现低场核磁共振信息维度向高光谱三维图像光谱信息维度的跨特征域知识传递。

本发明授权一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨特征域知识传递的农产品品质感知方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建图像获取模块，获取多个目标农产品的高光谱三维图像，构造训练数据集；并利用低场核磁共振仪对训练数据集对应的多个目标农产品进行检测，随后对相应的训练数据集进行标注，得到训练数据集的低场核磁共振标注结果；S2：构建卷积神经网络，利用所述训练数据集和低场核磁共振标注结果对卷积神经网络进行训练，得到训练好的卷积神经网络；S3：利用训练好的卷积神经网络，对待测数据集进行品质识别，产生农产品品质识别结果，所述待测数据集包括目标农产品的高光谱三维图像；其中，S2具体包括：S21：构建自适应注意力模块，对训练数据集中的高光谱三维图像进行加权计算，得到三维注意力特征图；S22：构建自调节预处理模块，去除三维注意力特征图的干扰频段信息，得到预处理特征图；S23：构建特征提取模块，对预处理特征图进行特征提取，得到提取特征图；S24：构建分类器，对提取特征图进行softmax分类，得到训练数据集中的高光谱三维图像的农产品品质识别结果；S25：构建损失函数模块，根据训练数据集中的高光谱三维图像的农产品品质识别结果和低场核磁共振标注结果，对卷积神经网络进行参数优化训练，得到训练好的卷积神经网络；S21中对训练数据集中的高光谱三维图像进行加权计算，得到三维注意力特征图，具体包括：S211：沿光谱维度对训练数据集中的高光谱三维图像进行平均处理，得到空间维度注意力特征图；S212：沿空间维度对训练数据集中的高光谱三维图像进行平均处理，得到光谱维度注意力特征图；S213：将空间维度注意力特征图沿光谱维度进行三维膨胀，将光谱维度注意力特征图沿空间维度进行三维膨胀，分别得到空间维度膨胀特征图和光谱维度膨胀特征图；S214：将空间维度膨胀特征图和光谱维度膨胀特征图进行逐元素相乘，得到三维混合特征图；S215：对三维混合特征图进行Sigmoid处理，得到三维注意力权重；S216：将高光谱三维图像与三维注意力权重相乘，得到三维注意力特征图。

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