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龙图腾网恭喜贵州国芯生物科技有限公司;北京中农科服技术有限公司申请的专利基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析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：CN119624958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510154021.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法是由何国书;令狐克勇;罗贵昆;何进松设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法，具体涉及图像检测技术领域，用于解决现有技术中缺乏对显色过程时间动态规律分析的问题；通过获取试纸条在不同时间点的显色图像，提取显色图像的局部特征和全局特征，并基于特征权重的自适应加权融合，形成显色变化特征向量；进一步基于显色变化特征向量构建显色反应的时间动态特征模型，分析显色过程的时间动态规律；通过形态学滤波和主动轮廓模型判断显色区域形态变化的稳定性，结合香农熵计算评估显色信号的动态趋势，当显色区域形态变化稳定且熵值变化符合正常显色趋势时，利用时间动态特征模型对显色结果进行预测并输出试纸条的检测结果，提高了试纸条检测的精准性。

本发明授权基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取试纸条在不同时间点的显色图像，显色图像包含试纸条各区域的颜色变化信息；S2：提取显色图像的局部特征和全局特征；S3：基于局部特征与全局特征的相对重要性，动态调整各特征的权重，进行自适应加权融合，形成显色变化特征向量；S4：基于显色变化特征向量构建显色反应的时间动态特征模型，分析试纸条显色过程的时间动态规律；S5：通过形态学滤波和主动轮廓模型分析显色区域的边界形态变化，判断显色区域形态变化是否稳定；通过香农熵计算分析显色信号的熵值变化，判断显色信号的熵值变化是否符合正常显色趋势；S6：当显色区域形态变化稳定，且显色信号的熵值变化符合正常显色趋势时，基于时间动态特征模型对显色结果进行预测，输出试纸条的检测结果。

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贵州国芯生物科技有限公司;北京中农科服技术有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市经济开发区小孟街道办事处开发大道168号中鼎环保配套工业园15号办公楼509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”。