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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：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。
主权项：1.一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法，其特征在于，所述方法包括：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，使用两个不同角度下的人工光源进行照明，同时在黑色履带上放置具有接近朗伯体反射特性的白板，以实现辐射校正，其中，所述人参样本放置在所述黑色履带上；使用可见光近红外VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的第一角度下，分别对所述人参样本进行拍摄，分别得到第一一维向量辐亮度数据和第一多光谱图像数据；使用VNIR光谱仪和多光谱相机，在人工光源的第二角度下，分别对所述人参样本进行拍摄，分别得到第二一维向量辐亮度数据和第二多光谱图像数据；对所述两组一维向量辐亮度数据使用如下公式进行辐射校正，得到两组VNIR高光谱反射率一维向量数据ρλ，其中，λ为电磁波长，DNλ为VNIR高光谱辐亮度数值，EDNwbλ为白板的VNIR高光谱辐亮度； 构建一个拥有四路输入的神经网络，将所述两组VNIR高光谱反射率一维向量数据使用全连接神经网络形式进行输入，将所述两组多光谱图像数据使用卷积神经网络形式进行输入，以所述年份和产地数据作为标签，对所述神经网络进行迭代训练，得到训练完成的神经网络；使用所述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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于角度高光谱信息的人参无损识别方法
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