[发明专利]香肠品质智能鉴别方法在审
| 申请号： | 201811259315.2 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109295159A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 郭培源;董小栋;邢素霞;肖洪兵;孙梅 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | C12Q1/06 | 分类号： | C12Q1/06;G01N21/25 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人： | 郭栋梁 |
| 地址： | 100033*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种香肠品质智能鉴别方法，包括以下步骤：对香肠菌落总数光谱数据利用主成分分析法PCA进行光谱特征提取；利用深度学习中的卷积网络CNN和支持向量机SVM相结合自动提取适用于表达香肠菌落总数图像数据深度特征；将香肠菌落总数光谱特征和图像数据深度特征再次融合并输入到粒子群算法PSO改进后的SVM分类模型中，进行香肠新鲜或腐败二分类。本发明提出了一种利用香肠菌落总数的光谱特征和图像数据的深度特征相结合检测方法，品质检测不仅充分利用了香肠高光谱数据的光谱特征，而且融入了香肠高光谱丰富的图像信息，实现了高光谱数据的“图谱合一”，可以快速对香肠的新鲜和腐败进行识别，并大幅度提高分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 香肠 菌落 光谱特征 深度特征 图像数据 高光谱数据 智能鉴别 光谱特征提取 主成分分析法 粒子群算法 支持向量机 准确度 光谱数据 结合检测 品质检测 图像信息 自动提取 二分类 高光谱 新鲜 卷积 腐败 图谱 融合 分类 融入 申请 改进 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种香肠品质智能鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集数据：采集香肠样本的菌落总数高光谱中的光谱数据和图像数据；提取光谱特征：对香肠菌落总数光谱数据进行光谱特征提取；提取深度特征：提取香肠菌落总数图像数据的深度特征；特征融合：将香肠菌落总数的光谱特征和图像数据的深度特征再次融合并得到融合特征；分类：将融合特征输入到分类模型中，进行香肠新鲜或腐败二分类。
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