-
公开(公告)号：CN114782783A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210090384.5
申请日：2022-01-25
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 一种结合近红外高光谱图像和卷积神经网络的霉变花生识别方法，其包括：利用高光谱成像技术在970—2500nm波长范围内获取花生影像；依照点中心式策略以逐像素获取高光谱图像的花生图斑；构建一个多尺度点中心式卷积神经网络以提取霉变花生和健康花生图斑深层次的空间‑光谱特征并据此对霉变花生和健康花生进行分类；采用阈值分割以实现对单颗花生的分离；结合多尺度点中心式卷积神经网络分类结果和分割结果对整颗花生是否变质做出判别。结果表明,本发明所述方法能对霉变花生有效识别提取并可用于花生生产和食品检测及仪器开发中。
Search Results
31
records
(took 0.033 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
