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龙图腾网获悉浪潮工业互联网股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法、设备及介质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：CN115526839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211084469.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法、设备及介质是由谷兴龙;李佳;商广勇;肖雪设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法、设备及介质，方法包括：获取鲜花图像，对鲜花图像进行特征检测，以从鲜花图像中筛选出待加工鲜花；根据待加工鲜花的用途类别，确定待加工鲜花经过烘干后的预估含水率，并通过待加工鲜花的初始含水率和预估含水率，确定待加工鲜花所对应的多个加工阶段；确定多个加工阶段分别对应的目标含水率，根据待加工鲜花的初始含水率、喂水量、目标含水率，通过预先生成的加工曲线，确定待加工鲜花在烘干过程中所需的烘干参数；其中，加工曲线是根据预先构建的神经网络的输入参数和输出参数拟合得到的；针对多个加工阶段，通过控制烘干车间的烘干参数，对待加工鲜花进行烘干，以得到干花。

本发明授权一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的鲜花烘干控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取鲜花图像，对所述鲜花图像进行特征检测，以从所述鲜花图像中筛选出待加工鲜花； 根据所述待加工鲜花的用途类别，确定所述待加工鲜花经过烘干后的预估含水率，并通过所述待加工鲜花的初始含水率和预估含水率，确定所述待加工鲜花所对应的多个加工阶段； 确定所述多个加工阶段分别对应的目标含水率，根据所述待加工鲜花的所述初始含水率、喂水量、所述目标含水率，通过预先生成的加工曲线，确定所述待加工鲜花在烘干过程中所需的烘干参数；其中，所述加工曲线是根据预先构建的神经网络的输入参数和输出参数拟合得到的； 针对所述多个加工阶段，通过控制烘干车间的所述烘干参数，对所述待加工鲜花进行烘干，以得到干花； 对所述鲜花图像进行特征检测，以从所述鲜花图像中筛选出待加工鲜花，具体包括： 通过预先训练的特征检测模型，对所述鲜花图像进行语义分割，得到分割后的特征图像；所述特征图像包括第一区域和第二区域，所述第一区域和所述第二区域包含的颜色特征存在不同； 提取所述第一区域的边缘轮廓，对所述边缘轮廓进行区域增长性分析，以确定所述第一区域是否携带有病变特征； 在所述第一区域携带有病变特征的情况下，确定所述第一区域在所述特征图像的占比，从所述鲜花图像中筛选出所述占比小于预设阈值的鲜花作为待加工鲜花； 通过预先生成的加工曲线，确定所述待加工鲜花在烘干过程中所需的烘干参数之前，所述方法还包括： 构建神经网络的拓扑结构； 初始化各粒子的粒子参数，以得到初始化后的初始种群，并根据所述初始种群中的各粒子，初始化所述神经网络的参数；所述参数包括所述拓扑结构不同层级之间的权值和阈值； 采集鲜花的状态参数，以根据所述状态参数构建训练集；所述训练集包括初始含水率、喂入量、温度、湿度、烘干时间； 根据所述训练集对所述神经网络进行训练，并确定训练后的所述神经网络的目标函数输出值； 基于各所述粒子的适应度，对所述神经网络的参数进行优化，以得到训练完毕的所述神经网络；所述适应度与所述神经网络的目标函数输出值相对应； 通过所述神经网络的输入参数和输出参数，拟合得到所述鲜花的加工曲线；所述输出参数包括目标含水率； 从所述鲜花图像中筛选出待加工鲜花之后，所述方法还包括： 获取所述待加工鲜花的主体图像，提取所述主体图像的特征点，以根据所述特征点对所述待加工鲜花进行三维重建，得到相应的三维模型； 根据所述三维模型，获取所述待加工鲜花的主体外形，并确定所述主体外形对应的第一等级参数； 通过颜色测量仪器，采集所述待加工鲜花的色度信息； 将所述色度信息与预设的色度等级进行对比，以确定所述待加工鲜花的第二等级参数； 根据所述第一等级参数和所述第二等级参数，得到所述待加工鲜花对应的等级； 对所述待加工鲜花进行烘干，以得到干花之后，所述方法还包括： 根据等级对所述干花进行分装，将分装后的所述干花运送至不同类型的成品库中进行保存；不同的成品库对应不同的用途类别。

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