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基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法
| 专利名称： | 基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于高光谱图像和光谱信息融合的小麦呕吐毒素污染水平快速检测方法，包括：样本制备、小麦中呕吐毒素含量高效液相色谱测定、获取小麦原始高光谱三维图像、提取感兴趣区域、高光谱三维图像预处理、提取特征波长以及构建小麦粉呕吐毒素判别模型，基于特征波长对应的平均光谱数据和特征参数对应的图像数据，以及光谱和图像特征融合后的数据，建立呕吐毒素判别模型，判断小麦中呕吐毒素是否超标。本发明将光谱特征波长与图像特征参数进行数据融合，利用冗余和互补的数据改善输出性能，基于融合特征建立小麦呕吐毒素污染程度判别模型，进而判断小麦中呕吐毒素是否超标，可提高判别模型准确性和鲁棒性。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京财经大学 |
| 发明人： | 沈飞;赵天霞;何学明;刘琴;方勇;李彭;曹杰;胡秋辉 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2019-10-29T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-12-20T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201911039334.9 |
| 公开号： | CN110596280A |
| 代理机构： | 南京行高知识产权代理有限公司 |
| 代理人： | 王培松 |
| 分类号： | G01N30/02(2006.01);G;G01;G01N;G01N30 |
| 申请人地址： | 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路3号南京财经大学 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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