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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于流特征选择的农作物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：CN115546632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211135055.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于流特征选择的农作物检测方法及系统是由王浩宇;陈建军;徐泰华;杨习贝设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流特征选择的农作物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流特征选择的农作物检测方法及系统，该方法首先通过获取到的部分农作物特征信息，对地球表面农作物样本进行欧氏距离求解，并求出各类农作物的自适应邻域半径；其次根据自适应半径邻域获取各农作物样本之间的邻域关系；最后利用基于依赖度和重要度的流特征选择方法依次对获取到的农作物特征信息进行评估，得到进行后续农作物检测的最优特征子集；本发明能够对不同地区、不同地理环境下的各类农作物样本进行自适应求解，提升农作物检测准确率，同时充分考虑了各类农作物样本的决策，减少恶劣天气对农作物检测造成的干扰。

本发明授权一种基于流特征选择的农作物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于流特征选择的农作物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将遥感卫星获取到的地球表面农作物信息表示为流特征决策系统DT＝U,C,D,t，其中U是农作物样本集合，C是农作物特征集合，D是农作物类别集合，t是获取到信息的时间点； 2结合自适应半径邻域计算遥感卫星在ti时刻获取的农作物特征fi的依赖度所述自适应半径邻域关系为： 其中xij为第i种农作物样本集合中的第j株农作物样本，xk为U中的第k株农作物样本，Xi为第i种农作物样本集合，rXi为邻域半径，为样本xij与Xi中样本中心点的欧氏距离，|·|表示集合·的基数，c为经验常数； 3若大于全体样本特征的平均依赖度，且则将fi加入B，否则舍弃fi；其中B为由保留的fi组成的特征子集； 4无新特征进入流特征决策系统，则停止流特征选择过程，输出B，作为后续农作物检测的最优特征子集；否则跳转步骤2进行迭代； 步骤2中所述依赖度的计算方法为： 21定义D关于*的正域POS*D， 其中，为Xi的自适应半径邻域下近似集，INDD是由D在U上诱导出的等价关系，两个样本取自U且标签相同； 22计算出每种农作物Xi对应的邻域半径； 23计算U中任意两个农作物样本之间的欧氏距离； 24计算xij的自适应半径邻域 25将中的每个农作物样本xm的标签与农作物样本xij的标签进行对比，若xm的标签Dxm与xij的标签Dxij相同，则将xm并入到POS*D中； 26计算D关于*的依赖度

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