[發明專利]一種確定水產品來源的方法和裝置

在審

• 申請號: 202210058086.8
• 申請日: 2022-01-19
• 公開（公告）號: CN114577735A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 孫大偉;翟莉;葉宏寶;周成全
• 申請（專利權）人: 浙江省農業科學院
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/84;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海宛林專利代理事務所(普通合伙) 31361
• 代理人: 張明

本發明提供一種確定水產品來源的方法和裝置。本發明第一方面提供一種確定水產品來源的方法，包括如下步驟：獲取所述水產品的圖像信息和光譜信息，并將所述圖像信息和光譜信息輸入至目標深度學習模型進行處理，確定所述水產品的來源。本發明提供的確定水產品來源的方法和裝置，通過采集確定來源的水產品的圖像信息和光譜信息，并提取出水產品的關鍵特征，建立若干基于關鍵特征的訓練子模型，并參考所設閾值對子模型的學習結果進行優化訓練，從而構建得到穩健的目標深度學習模型，使用該目標深度學習模型，可以快速、高效的確定水產品的來源。

技術領域

本發明涉及計算機圖像處理技術領域，具體涉及一種確定水產品來源的方法和裝置。

背景技術

近年來隨著人們生活水平和消費水平的逐漸提高增高，人們對物質生活的需求量也在逐年增長，對產品的質量要求更是越來越嚴格，不同廠家或者不同來源的同種產品之間也存在細微的差異。以對蝦為例，因其美味且富含蛋白質、不飽和脂肪酸和礦物質等營養價值，成為日常生活中最重要的水產品之一，而淡水養殖的對蝦和海水養殖的對蝦存在較大的不同，淡水養殖的對蝦在蛋白質含量、游離氨基酸、水分和風味方面不如海水養殖的對蝦，海水養殖的對蝦相較于淡水養殖的對蝦具有優良的生長性能和高的耐鹽性，可耐受較大范圍的鹽度?；诘B殖和海水養殖出的對蝦的品質差異，特別是營養價值方面的差異，會引起消費者的偏好，同時也造成了很明顯的價格差異。因此，迫切需要一種快速、高效的確定水產品來源的方法。

發明內容

本發明提供一種確定水產品來源的方法和裝置，用于確定水產品的來源。

本發明第一方面提供一種確定水產品來源的方法，包括如下步驟：

獲取所述水產品的圖像信息和光譜信息，并將所述圖像信息和光譜信息輸入至目標深度學習模型進行處理，確定所述水產品的來源；

其中，所述目標深度學習模型的構建方法包括：

獲取若干個確定來源的水產品的圖像信息和光譜信息，并從圖像信息和光譜信息中提取一個或多個特征，建立與所述特征對應的一個或多個子模型；

對所述子模型設置閾值，當不低于1/2的子模型的學習結果大于閾值時，則完成所述目標深度學習模型的構建。

在一種具體實施方式中，通過高光譜成像系統獲取所述水產品的圖像信息和光譜信息。

在一種具體實施方式中，所述方法還包括：對所述水產品的圖像信息和光譜信息進行預處理，所述預處理包括去除圖像信息和光譜信息的背景、暗噪音和雜散光。

在一種具體實施方式中，所述目標深度學習模型的構建方法還包括：

當低于1/2的子模型的學習結果大于閾值時，則根據子模型的學習結果賦予子模型新的權重，并將所述權重進行歸一化處理；

根據子模型更新后的權重獲取所述子模型更新后的學習結果，并將所述子模型更新后的學習結果與所述閾值進行比較，直至不低于1/2的子模型的學習結果大于閾值。

在一種具體實施方式中，將所述圖像信息和光譜信息輸入至目標深度學習模型進行處理具體包括：

獲取所述圖像信息和光譜信息中的一個或多個特征，并將所述特征輸入至子模型中進行學習訓練，將所述子模型的學習結果與所述閾值進行比較，當不低于1/2的子模型的學習結果大于閾值時，則根據1/2的子模型的學習結果確定所述水產品的來源。

在一種具體實施方式中，所述水產品為對蝦，所述對蝦的特征包括灰度特征、幾何特征、紋理特征、物質反射、光譜特征中的一種或多種。

本發明第二方面提供一種確定水產品來源的裝置，實現上述任一所述確定水產品來源的方法，所述裝置包括信息采集系統、目標深度學習系統和在線控制系統，其中：

信息采集系統，用于獲取所述水產品的圖像信息和光譜信息；