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[发明专利]一种基于近红外光谱的冰酒控温缓慢发酵过程实时监测方法-CN202010106463.1有效
发明人：栾小丽;陈子豪;赵顺毅;刘飞 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外光谱的冰酒控温缓慢发酵过程实时监测方法，属于流程工业生产加工领域。所述方法包括：获取近红外光谱数据集、近红外光谱数据预处理、建立特征提取模型、建立回归监测模型、基于近红外光谱的冰酒控温缓慢发酵过程实时监测。本发明利用机器学习特征提取和回归监测模型，将微观监测技术与数据分析算法有机结合并融入到了冰酒酿造过程，使得在控温缓慢发酵环节中对于糖度和酒精潜能的监测能够更直接地反映其微观趋势。
一种基于红外光谱冰酒控温缓慢发酵过程实时监测方法

[发明专利]基于多尺度近端特征拼接的高光谱图像分类模型的装置-CN202010816542.1有效
发明人：高红民;曹雪莹;李臣明;陈月;花再军 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度近端特征拼接的高光谱图像分类模型的装置，其中，模型包括多尺度近端特征拼接模块和分类模块，多尺度近端特征拼接模块包括多个串接的多尺度近端特征拼接单元；多尺度近端特征拼接单元包括第一特征提取支路、第二特征提取支路、输入特征传递支路、特征拼接层和平均池化层；第一特征提取支路与第二特征提取支路并联后与特征拼接层及平均池化层依次串接；第一特征提取支路包括串接的第一空洞卷积层和第二空洞卷积层；第二特征提取支路包括第三空洞卷积层；输入特征传递支路用于传递原始空谱特征。本申请装置中的模型引入相邻近端特征上下文信息，利用各特征图的空间多样性与特征相关性，提升分类精度。
基于尺度特征拼接光谱图像分类模型装置

[发明专利]基于随机森林法的油纸绝缘老化光谱特征提取方法及系统-CN202210386234.9在审
发明人：赵一晖;尹智贤;彭宇涵;张鑫源;陈伟根;杨定坤;王子懿;李剑;潘建宇 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：基于随机森林法的油纸绝缘老化光谱特征提取方法及系统，方法包括：通过实验获取油纸绝缘样本的拉曼光谱数据，利用线性判别分析法获取不同老化阶段的拉曼光谱数据；从每个老化阶段的拉曼光谱数据库中随机选取X个光谱数据构成拉曼光谱初始数据集D；基于自助采样法获取拉曼光谱训练集和拉曼光谱测试集；训练m个决策树模型进行组合以构建随机森林诊断模型；对随机森林诊断模型进行测试以获得第一错误率和第二错误率并计算切分变量在油纸绝缘老化中的重要性；以重要性超过阈值的切分变量构成油纸绝缘老化拉曼光谱特征集；从油纸绝缘老化拉曼光谱特征波形得到谱峰轮廓变化结果。本发明实现有监督的油纸绝缘拉曼光谱中与老化密切相关的特征提取。
基于随机森林油纸绝缘老化光谱特征提取方法系统

[发明专利]一种面向容器云的卷积神经网络水体提取方法-CN202010789924.X有效
发明人：张东映;梁忠壮;黄伟;洪志明 -专利权人：武汉善睐科技有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向容器云的卷积神经网络水体提取方法，涉及遥感影像的解译与分类技术领域，包括以下步骤：预先获取水体的光谱特性，选取波段组成光谱向量；对光谱向量进行转换获取光谱特征矩阵，并作为卷积神经网络模型的输入特征；以光谱特征矩阵为样本，获取水体提取模型；以多分辨分割算法对需要进行水体提取的遥感影像进行对象分割，并使用唯一ID标识每个对象。本发明通过综合利用光谱特征和空间特征提取水体，能够有效抑制阴影对水体提取的影响；同时利用容器云和Spark并行优化，效率明显优于单机模式下的效率，并且随着数据量的增加效率提升越明显。
一种面向容器卷积神经网络水体提取方法

[发明专利]一种基于特征提取的太赫兹光谱检测油菜叶片含水率的方法-CN201710943269.7在审
发明人：聂鹏程;瞿芳芳;何勇;夏正燕;蔺磊;董涛;蔡铖勇 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-10-11 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G01N21/3586 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征提取的太赫兹光谱检测油菜叶片含水率的方法，包括采集参考光谱和油菜叶片样本的太赫兹时域光谱；转换成太赫兹透射光谱；采用干燥称重法计算油菜叶片样本的含水率和相对含水率；采用连续投影算法从太赫兹透射光谱中提取特征频段光谱；根据所提取的特征光谱建立油菜叶片含水率和相对含水率的定量线性回归模型；获取未知水分状态的油菜叶片的太赫兹时域光谱，转换成太赫兹透射光谱，提取相应的特征频段输入已建立的回归模型对叶片水分状态进行预测。本发明利用太赫兹光谱检测技术，提取出对叶片水分较敏感的特征频段，模拟研究对自然条件下正常生长油菜叶片水分状态的定量分析。
一种基于特征提取赫兹光谱检测油菜叶片含水率方法

[发明专利]一种基于浊度色度补偿的硝酸盐浓度预测方法-CN202011464423.0在审
发明人：王雪霁;于涛;刘嘉诚;张周锋;刘宏;胡炳樑;鱼卫星 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明首先对测得的样本原始紫外光谱数据进行预处理，再进行光谱特征提取，使用提取后的特征和测得样本的浊度色度信息作为机器学习模型的输入，样本的硝酸盐浓度信息作为机器学习模型的输出，训练基于机器学习的浓度预测模型将待测样本特征提取后的光谱数据及浊度色度信息带入训练好的浓度预测模型中，输出预测结果，获得新样本的硝酸盐浓度。补偿浊度和色度对紫外可见光谱曲线产生的影响可以获得更高的硝酸盐浓度预测精度。
一种基于浊度色度补偿硝酸盐浓度预测方法

[发明专利]一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质-CN202311021779.0在审
发明人：刘振东;王兴鹏;吴恩德;蔡振浩 -专利权人：宁德思客琦智能装备有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本申请公开的一种检测方法及装置、电子设备、计算机可读介质，包括获取电池模组的外观图片；将所述外观图片输入编码层，通过所述编码层提取所述外观图片的特征；将编码层提取的特征通过解码层进行解析，并输出结果。本申请提出三维特征提取方法来更全面、更有效地提取空间和光谱特征，通过重塑图像并创建类似三维医学图像的结构，然后在3D卷积过程中获得图像中空间和光谱信息的特征，同时基于深度可分离卷积的多维空间特征提取模块及深度编解码器网络能够简单有效地对产品外观进行缺陷检测
一种检测方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种多源光谱融合的自适应溶解有机碳在线检测方法-CN202210867538.7在审
发明人：王柯;刘半藤;陈友荣;孟佳洋 -专利权人：浙江树人学院
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源光谱融合的自适应溶解有机碳在线检测方法，属于水质检测技术领域，方法包括：将待测溶解有机碳检测样本划分为训练样本和测试样本，对训练样本进行常规溶解有机碳检测；根据训练样本的光谱检测特性，将训练样本划分为高浓度区域和低浓度区域，并构建椭球判别模型；提取实际水样的特征向量，通过椭球判别模型进行动态判别；对于采用多源光谱融合检测方法的实际样本进行数据融合，生成数据融合矩阵；对于数据融合矩阵进行特征提取以及特征嵌入融合，得到特征融合矩阵；构建CNN和LSTM相结合的特征提取模型，以提取空间特征和样本序列差异特征；将测试样本代入到椭球判别模型中，以验证其有效性；利用新的样本点更新椭球判别模型。
一种光谱融合自适应溶解有机在线检测方法

[发明专利]一种污染气体红外光谱识别方法及系统-CN201910495491.4有效
发明人：崔方晓;李大成;吴军;李扬裕;王安静 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明公开了一种污染气体红外光谱识别方法及系统。该方法包括：提取目标气体光谱在预设条件下的特征，形成目标气体光谱特征数据集，记为标准谱库数据集；基于稀疏学习对目标气体的实测光谱进行特征提取，得到实测光谱特征；选择所述标准谱库数据集中与所述实测光谱特征相匹配的光谱重构所述实测光谱；根据重构后的实测光谱判断目标气体组分。本发明提供的一种污染气体红外光谱识别方法及系统具有实测条件下复杂环境的高适应性以及高精度识别混合气体组分的特点。
一种污染气体红外光谱识别方法系统

[发明专利]行为特征提取设备、行为特征提取系统、行为特征提取方法以及行为特征提取程序-CN201180038434.5无效
发明人：大野岳夫 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2011-08-02 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。
行为特征提取设备系统方法以及程序

[发明专利]一种结合高光谱特征的多光谱遥感影像特定地物提取方法-CN202110916652.X有效
发明人：王慧妮;王卓羽;刘天鹤;李康伦 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合高光谱特征的多光谱遥感影像特定地物提取方法，包括以下步骤：S1,采集待测区域中若干个不同区域的斜坡散粒体及岩石的高光谱数据，其中岩石高光谱数据包括新鲜面光谱曲线和风化面的光谱曲线；S2，基于所采集到的斜坡散粒体及岩石的高光谱数据，获得斜坡散粒体的高光谱特征；S3，利用卫星获取待测区域的多光谱遥感影像，对所述多光谱遥感影像进行处理，得到分类特征对象和解译的多光谱影像；S4，基于所述解译的多光谱影像和所述斜坡散粒体的高光谱特征，对所述分类特征对象进行特征提取，得到斜坡散粒体的特征参数；S5，基于所述斜坡散粒体的特征参数进行地物提取。本发明显著的提高了斜坡散粒体的提取精度。
一种结合光谱特征遥感影像特定地物提取方法

[发明专利]一种药用真菌近红外光谱分析方法-CN201910148749.3有效
发明人：白天;郭书宇;姚刚;罗晓;腾乐生;张梦芮;黄岚 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明提供一种药用真菌近红外光谱分析方法，针对原始光谱数据进行完全自主的光谱预处理和特征波段提取的近红外光谱分析（ABRN），通过Attention模块实现对原始光谱进行增强特征波段，减弱噪声波段的自动预处理，然后使用残差神经网络对经Attention模块处理后的光谱数据进行特征提取和最终的含量预测。解决了在原始近红外光谱数据中大量噪声波段影响对特征波段选取准确性的问题，以及需要依赖专家经验进行人为的特征预处理而造成的一些微小特征的丢失，本发明针对原始近红外光谱无需人为干预，实现对原始近红外光谱中特征波段的自动提取以及活性成分含量的预测
一种药用真菌红外光谱分析方法

[发明专利]一种基于高光谱数据升维的特征光谱提取方法-CN202310838600.4在审
发明人：陈兴峰;周凯文;杜鹤娟;李家国;刘军;赵利民 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高光谱数据升维的特征光谱提取方法，适用于任意具有高光谱反射率物体的特征光谱提取。该方法包括使用光谱仪采集被测样本和白板的高光谱辐亮度，并对其进行预处理，求出被测样本的高光谱反射率；然后，通过数学运算将被测样本的高光谱一维反射率升维得到高光谱二维矩阵，再进行特征提取得到特征向量，并将其应用于分类或回归模型的训练和验证，得到高精度分类或回归模型；最后，将特征向量映射回高光谱波长，得到相应的高精度分类或回归模型的特征光谱。与传统的降维方法通过降低光谱波长的数量相比，该方法能最大程度上挖掘出高光谱数据中的信息，提取出对应问题的特征光谱，并提高分类或回归模型的精度。
一种基于光谱数据特征提取方法

[发明专利]基于测地线空谱协同图学习的高光谱图像特征提取方法-CN202210007221.6在审
发明人：熊炫睿;席娟;郭坦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/58 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，涉及一种基于测地线空谱协同图学习的高光谱图像特征提取方法。该方法利用协同表示方法学习高光谱图像像素间的全局协同表示关系，并通过局部约束刻画高光谱数据的局部流形结构以提高系数矩阵的判别能力。除此之外，在上述构建的全局协同表示模型的正则化项中融入空间邻近信息与基于测地线距离的光谱信息，获得测地线度量约束的空谱协同表示系数矩阵，以充分揭示和利用高光谱数据的空谱邻近结构特性。在此基础上，利用该表示系数矩阵构造无监督加权图，基于图嵌入理论推导出最优的高光谱低维特征投影矩阵，将原始高光谱图像映射到低维特征子空间。相比于其他特征提取方法，本方法能够提供更加有价值的特征信息，有效发掘高光谱数据的复杂内蕴特性，从而取得更高的分类精度。
基于地线协同学习光谱图像特征提取方法

[发明专利]高光谱遥感数据鉴别特征提取方法-CN200910250850.6无效
发明人：黄鸿;李见为;马泽忠;冯海亮;何同弟;相入喜 -专利权人：重庆大学
申请日： 2009-12-30 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱遥感数据鉴别特征提取方法，包括如下步骤：高光谱遥感图像数据读入计算机；将读入的高光谱遥感图像中每一个数据点根据其波段生成一个向量，从而整幅高光谱遥感图像构成一个矩阵，作为训练样本集；在部分数据点的地物类别已知的前提下，通过训练样本集构建相似图和相异图来度量数据点的相似性与相异性；根据构建的相似图和相异图分别计算权重矩阵；计算局部相似结构矩阵和相异结构矩阵；通过目标优化函数计算投影矩阵；通过投影矩阵将高光谱遥感数据投影到低维嵌入空间，实现高光谱数据鉴别特征的提取。它有效解决高光谱数据中的本征流形结构和鉴别特征提取问题。
光谱遥感数据鉴别特征提取方法