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一种基于光谱和深度学习的物体识别仪
| 专利名称： | 一种基于光谱和深度学习的物体识别仪 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于光谱和深度学习的物体识别仪，包括固定装置、光谱成像仪、模数转换器、数据处理器、存储单元及显示单元等。所述固定装置被配置为所述物体识别仪集成装置；所述光谱成像仪被配置为接受物体反射光谱；所述模数转换器被配置为将模拟电信号转换为数字电信号；所述数据处理器被配置为三部分：(1)将所接收到的光谱与存储单元的光谱数据库匹配，对目标材质初步估计；(2)将接收到的RGB波段输入卷积神经网络进行目标识别；(3)对(1)和(2)得到的判定结果整合，得出目标物所属。所述存储单元被配置为存储标准光谱库、卷积神经网络和物体图像；所述显示单元被配置为显示判别所属概率最大的三个物体。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 北京;11 |
| 申请人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 发明人： | 倪希亮;曹春香;崔相辉 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810417233.X |
| 公开号： | CN108896494A |
| 代理机构： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 |
| 代理人： | 陈霁 |
| 分类号： | G01N21/27(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G06N;G01N21;G06N3;G01N21/27;G06N3/04 |
| 申请人地址： | 100094 北京市朝阳区大屯路甲20号北 |
| 主权项： | 1.一种基于光谱和深度学习的物体识别仪，包括固定装置、光谱成像仪(CCD电荷耦合器件)、模数转换器(ADC)、数据处理器、存储单元及显示单元等。所述固定装置被配置为所述物体识别仪集成装置，对光谱成像仪器和图像处理仪器的集成；所述光谱成像仪CCD被配置为接受多波段的物体反射光谱，所述波段配置为红、绿、蓝、近红外和红外波段；所述模数转换器ADC被配置为将CCD得到的模拟电信号转换为数字电信号；所述数据处理器被配置为三部分：(1)将所接收到的光谱数据与存储单元的光谱数据库像匹配，对所测目标的材质进行初步估计，具体匹配算法根据匹配信息损失为主要检测目标(2)将接收到的RGB三个波段合成彩色图像，输入卷积神经网络进行目标识别，对目标的所述物体类别进行判别；(3)对(1)和(2)得到的判定结果进行整合，得出目标物的具体所属。所述存储单元被配置为存储标准光谱库、训练完成的卷积神经网络和大部分的生活中遇到的物体图像；所述显示单元被配置为显示判别所属概率最大的三个物体，并进行图像的显示。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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