[發(fā)明專利]一種基于高光譜圖像深度特征融合的甜瓜品質(zhì)檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010004278.1
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN111192260B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王艷寧;王征
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/20;G06T7/90;G06T7/70
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 李林娟

1.一種基于高光譜圖像深度特征融合的甜瓜品質(zhì)檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

構(gòu)建端到端的甜瓜甜度和硬度預(yù)測框架，將該預(yù)測框架作為無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)模型，該框架將甜瓜的光譜特征和空間特征集成到一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；

對邊緣像素點分別進(jìn)行3×3和5×5的填充，來保證圖像的邊緣信息豐富；

構(gòu)建特征像素間相關(guān)性的小樣本，計算特征像素間的距離，將此距離作為權(quán)重值，然后計算被測區(qū)域各像素點的甜度值和硬度值來估計整個甜瓜的甜度和硬度；

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為2個分支：

第一分支是將光譜數(shù)據(jù)送入自動編碼器中以無監(jiān)督的方式來提取光譜特征；

第二分支是提取空間特征：首先，高光譜圖像經(jīng)過主成分分析降低高光譜圖像中光譜的維度；其次，以高光譜圖像中的每個像素點為中心，在其周圍選擇多個像素點作為一個塊，將塊拉伸成一維向量；再次，將這一維向量送入到自動編碼器中以無監(jiān)督的方式提取空間特征，最后，將空間特征和光譜特征進(jìn)行逐像素相加來達(dá)到空間信息與光譜信息的融合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于高光譜圖像深度特征融合的甜瓜品質(zhì)檢測方法，其特征在于，所述特征像素間相關(guān)性的小樣本的計算公式如下：

上述公式中，S_i和H_i分別是預(yù)測的甜度和硬度值；W_li是從預(yù)測點到標(biāo)記點的距離，然后歸一化為0到1之間的距離；S_l、H_l是傳統(tǒng)測量方法測得的甜度和硬度值；V_i是預(yù)測像素的一維向量，V_l是標(biāo)記像素。