[发明专利]苹果身份识别模型建立方法及系统、身份识别方法及系统

说明书

本发明涉及苹果身份识别模型建立方法及系统、苹果身份识别方法及系统，包括：A1、选取样本获取初始光谱信息；A2、预处理以提取对应的有用光谱信息；A3、提取有用光谱信息中满足预设要求的有效光谱特征参数；A4、建立PSO‑SVM模型，并任选部分有效光谱特征参数；A5、通过部分有效光谱特征参数对该初始PSO‑SVM模型进行训练，根据训练结果获取c和g的最佳值以获取初始预测模型；A6、通过初始预测模型对剩余有效光谱特征参数进行预测判断预测结果是否准确，若是，则执行A7，若否，则执行A5；A7、将初始预测模型作为最终预测模型。实施本发明能实现快速识别苹果身份，对规范交易市场，具有重要的理论意义与现实意义。

技术领域

本发明涉及苹果身份识别技术领域，更具体地说，涉及一种苹果身份识别模型建立方法及系统、苹果身份识别方法及系统。

背景技术

阿克苏地区生产的红富士苹果，由于受昼夜温差大等独特的气候条件影响，糖分在果核内部慢慢积累堆积成独特的“冰糖心”苹果，其肉质细、脆、果汁多，口感极佳，已作为品牌特点驰名中外，并获得国家地理标志保护产品称号。但是不法分子受利益驱使，假冒阿克苏“冰糖心”苹果的现象屡禁不止。为此，阿克苏相关部门每年都会专门派大量专业人员到内地进行打假，但打假难题较大，更缺乏技术支持。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述部分技术缺陷，提供一种苹果身份识别模型建立方法及系统、苹果身份识别方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种苹果身份识别模型建立方法，包括：

A1、选取样本并获取样本表面的初始光谱信息；

A2、预处理所述初始光谱信息以提取所述样本对应的有用光谱信息；

A3、提取所述有用光谱信息中满足预设要求的光谱特征参数为有效光谱特征参数；

A4、建立初始利用粒子群优化支持向量机PSO-SVM模型，并任选部分有效光谱特征参数；

A5、通过所述部分有效光谱特征参数对该初始PSO-SVM模型进行训练，并根据训练结果获取惩罚参数c和核参数g的最佳参数值，根据所述最佳参数值获取初始预测模型；

A6、通过所述初始预测模型对剩余有效光谱特征参数进行预测以获取预测结果，判断所述预测结果是否准确，若是，则执行步骤A7，若否，则执行步骤A5；

A7、将所述初始预测模型作为最终预测模型以用于对待测样品进行识别。

优选地，在所述步骤A1中，所述样本包括：

与目标身份一致的第一样本和/或与所述目标身份不一致的第二样本。

优选地，在所述步骤A2中，所述预处理所述初始光谱信息以提取所述样本对应的有用光谱信息包括：

通过标准正态变量变换算法SNV处理所述初始光谱信息以得到所述有用光谱信息。

优选地，在所述步骤A1中，所述获取样本表面的初始光谱信息包括：

获取每一所述样品表面的的高光谱图像，

基于所述高光谱图像对每一所述样本表面均选取若干ROI区域以分别获取所述ROI区域的高光谱信息；

获取同一所述样本表面的所有ROI区域对应的高光谱信息的平均值为所述样本表面的初始光谱信息。

所述方法还包括：

对所述高光谱图像进行黑白校正。

优选地，在所述步骤A2中，所述提取所述有用光谱信息中满足预设要求的光谱特征参数为有效光谱特征参数；包括：