公开(公告)号：CN115082653A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210710776.7

申请日：2022-06-22

Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院

Inventor： 陈兴峰 ,  赵利民 ,  周凯文 ,  史婷婷 ,  杜鹤娟 ,  李家国 ,  刘军 ,  刘述民 ,  张小波 ,  顾书华 ,  蒙继华

IPC: G06V10/141 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/3563 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明涉及一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法，方法包括：获取已经标注了年份和产地信息的人参样本；在暗室环境下，使用VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的两个角度下，分别对人参样本进行拍摄，分别得到两组一维向量辐亮度数据和两组多光谱图像数据；对两组一维向量辐亮度数据进行辐射校正，得到两组VNIR高光谱反射率一维向量数据；构建一个拥有四路输入的神经网络，将两组VNIR高光谱反射率一维向量数据和两组多光谱图像数据输入，以年份和产地数据作为标签，对神经网络进行迭代训练，得到训练完成的神经网络；使用训练完成的神经网络对待检测人参进行无损识别，得到待检测人参的年份和产地数据。

公开(公告)号：CN115082653B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210710776.7

申请日：2022-06-22

Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院

Inventor： 陈兴峰 ,  赵利民 ,  周凯文 ,  史婷婷 ,  杜鹤娟 ,  李家国 ,  刘军 ,  刘述民 ,  张小波 ,  顾书华 ,  蒙继华

IPC: G06V10/141 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G01N21/3563 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明涉及一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法，方法包括：获取已经标注了年份和产地信息的人参样本；在暗室环境下，使用VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的两个角度下，分别对人参样本进行拍摄，分别得到两组一维向量辐亮度数据和两组多光谱图像数据；对两组一维向量辐亮度数据进行辐射校正，得到两组VNIR高光谱反射率一维向量数据；构建一个拥有四路输入的神经网络，将两组VNIR高光谱反射率一维向量数据和两组多光谱图像数据输入，以年份和产地数据作为标签，对神经网络进行迭代训练，得到训练完成的神经网络；使用训练完成的神经网络对待检测人参进行无损识别，得到待检测人参的年份和产地数据。

公开(公告)号：CN116881814A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310838600.4

申请日：2023-07-10

Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院

Inventor： 陈兴峰 ,  周凯文 ,  杜鹤娟 ,  李家国 ,  刘军 ,  赵利民

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2135 ,  G01J3/28

Abstract: 本发明提供了一种基于高光谱数据升维的特征光谱提取方法，适用于任意具有高光谱反射率物体的特征光谱提取。该方法包括使用光谱仪采集被测样本和白板的高光谱辐亮度，并对其进行预处理，求出被测样本的高光谱反射率；然后，通过数学运算将被测样本的高光谱一维反射率升维得到高光谱二维矩阵，再进行特征提取得到特征向量，并将其应用于分类或回归模型的训练和验证，得到高精度分类或回归模型；最后，将特征向量映射回高光谱波长，得到相应的高精度分类或回归模型的特征光谱。与传统的降维方法通过降低光谱波长的数量相比，该方法能最大程度上挖掘出高光谱数据中的信息，提取出对应问题的特征光谱，并提高分类或回归模型的精度。