[发明专利]基于深度学习的土壤中有色微塑料的识别检测方法及系统在审
| 申请号： | 202310496903.2 | 申请日： | 2023-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN116363440A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 韩亚萌;李书鹏;郭丽莉;王蓓丽;杨旭;张冉;瞿婷;薛晋美 | 申请（专利权）人： | 北京建工环境修复股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G01N21/65;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/25 |
| 代理公司： | 佛山粤进知识产权代理事务所(普通合伙) 44463 | 代理人： | 王余钱 |
| 地址： | 100015 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的土壤中有色微塑料的识别检测方法及系统，包括：获取土壤样本的拉曼光谱数据及图像数据，对拉曼光谱数据进行预处理，提取土壤样本的拉曼指纹特征；在图像数据中获取感兴趣区域，提取感兴趣区域的多尺度图像特征；将所述土壤样本的拉曼指纹特征及多尺度图像特征进行聚合构建特征数据集；基于深度学习方法构建有色微塑料识别模型，将所述特征数据集作为有色微塑料识别模型的输入，对土壤样本中的有色微塑料进行识别分析。本发明利用深度学习算法能够在土壤复杂背景下精确识别出有色微塑料颗粒，提高了检测识别效率，同时高精度的检测识别数据为土壤有色微塑料污染的评估提供了数据基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 土壤 有色 塑料 识别 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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