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[发明专利]果蔬维生素C含量的光谱快速无损检测方法-CN200710130314.3无效
发明人：刘燕德;孙旭东;陈兴苗;周培聪;饶洪辉;文建萍;蒋育华 -专利权人：江西农业大学
申请日： 2007-07-16 - 公布日： 2009-01-21 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明为果蔬维生素C含量的光谱快速无损检测方法，涉及一种应用可见光和近红外漫反射光谱分析技术快速无损检测水果、蔬菜维生素C含量的方法，目前所采用的检测方法为破坏性检测，检测速度慢、效率低、成本高，本发明提供的技术方案具体步骤包括：样品采集、建模样品集选择、建模样品光谱采集、建模样品参考化学值测定、校正数学模型建立、校正数学模型验证和未知样品预测，本发明主要用于快速、高效地实现各类水果、蔬菜内部维生素C含量的无损检测，具有检测速度快
维生素含量光谱快速无损检测方法

[发明专利]一种基于双模态图像的胃癌癌前病变分析系统及方法-CN202210752986.2在审
发明人：李庆利;张颖;王妍 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双模态图像的胃癌癌前病变分析系统，包括：图像获取模块，用于获取胃癌癌前病变的双模态图像，其中双模态图像包括：高光谱图像和三色原图像；数据获取模块，用于对高光谱图像进行波段选择，得到高光谱实验数据；模型构建模块，基于高光谱实验数据，构建自监督分类模型；联合网格构建模块，基于双模态图像及自监督分类模型，构建双模态联合网络；通过双模态联合网络对胃癌癌前病变区域进行分析，得到分析结果。
一种基于双模图像胃癌病变分析系统方法

[发明专利]三维场景重建方法及设备、存储介质-CN201910271336.4有效
发明人：王义;郑思遥;刘洋 -专利权人：中科海微（北京）科技有限公司
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维场景重建方法及设备、存储介质，所述方法包括：获取时间戳同步的高光谱图像数据、深度数据、三原色RGB图像数据以及惯性测量单元IMU数据；根据所述RGB图像数据和所述IMU数据，确定每帧RGB图像的相机位姿；根据所述深度数据、所述RGB图像数据和所述相机位姿生成物体的点云图；根据所述点云图重建三维模型，并与所述高光谱图像数据结合生成三维高光谱重建模型。本发明实施例提供的方法，生成三维高光谱重建模型的时间较短，可以实现实时的三维场景重建。
三维场景重建方法设备存储介质

[发明专利]推进剂/衬层粘接界面贮存老化性能非破坏性检测方法-CN201510555559.5在审
发明人：彭松;池旭辉;曹蓉;胡伟;张峰涛;杨根;常华;朱学珍;封学华 -专利权人：湖北航天化学技术研究所
申请日： 2015-09-02 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明是一种用于航天燃料无损检测的推进剂/衬层粘接界面贮存老化性能非破坏性检测方法，其步骤是样品制备与参数检测，数据分析与数学建模，参数计算与数据处理。样品制备与参数检测包括宏观检测的比对样品制备与比对参数建立、微量分析的检测试样制备与红外光谱检测；数据分析与数学建模时，进行红外光谱图解析和数学关系式的建立；参数计算与数据处理时，利用红外光谱仪的分峰软件获取数据所述方法以微量取样方式，通过红外光谱检测和数学建模，实现图谱解析和数据处理，获得推进剂/衬层粘接界面的粘接性能指标。本发明还具有检测过程方便，数据重复性好，参数分析可靠和数据处理优化的特点。
推进衬层粘接界贮存老化性能破坏性检测方法

[发明专利]一种烷烃气体浓度定量检测方法及系统-CN202210258871.8在审
发明人：谢馨;朱晓飞;张雄;苏志义;蔡志斌;涂红涛 -专利权人：武汉敢为科技有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明提供一种烷烃气体浓度定量检测方法及系统，方法包括：获取多种不同浓度烷烃气体的红外吸光度光谱，构成建模样本集；基于建模样本集中烷烃气体纯气的红外吸光度光谱，基于均匀实验设计和吸光度的加和性原理得到不同组合烷烃气体纯气的混合气体的红外吸光度光谱本发明基于吸光度的加和性原理，结合均匀实验设计或正交实验设计，或其他实验设计方法，产生加和样本光谱以解决混合气样本获取困难的问题，并通过增大训练样本的数量以优化和提高建模样本集的“代表性”，实现了对多种烷烃气体的快速检测
一种烷烃气体浓度定量检测方法系统

[发明专利]一种基于多目标低秩稀疏及空谱全变分的高光谱影像去噪方法-CN201911291891.X有效
发明人：马爱龙;万瑜廷;钟燕飞 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多目标低秩稀疏及空谱全变分的高光谱影像去噪方法。本发明结合多目标优化理论，将高光谱影像去噪恢复问题转换成对稀疏的噪声影像项、低秩的干净影像项、数据保真项联合空谱全变分项的多目标优化问题。其中，使用l0范数建模稀疏噪声，核范数建模低秩项。然后利用多目标进化算法强大的寻优能力来同时优化三个目标项，求解使该模型达到最优的一组解。本发明能够解决现有的高光谱影像稀疏去噪方法中l1范数稀疏性建模不精确问题，以及最优正则化参数选取困难问题，此外设计子适应度更新的策略使得算法更有效的进行。本发明可以有效提高高光谱影像去噪的适用性和精度。
一种基于多目标稀疏空谱全变分光谱影像方法

[发明专利]一种青砖茶原料渥堆时间的数字化预测方法-CN202210469573.3在审
发明人：郑鹏程;王胜鹏;刘盼盼;高士伟;郑琳;滕靖;冯琳;桂安辉;叶飞;王雪萍 -专利权人：湖北省农业科学院果树茶叶研究所
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明属于青砖茶加工技术领域，具体涉及青砖茶原料渥堆时间的预测方法，更具体的说涉及基于近红外光谱技术的青砖茶原料渥堆时间的数字化预测方法。本发明公开了青砖茶原料渥堆时间的数字化预测方法，包括以下步骤，S1：茶样品收集与分类；S2：近红外光谱扫描；S3：光谱预处理与建模光谱数据的组合筛选；S4：校正集预测模型建立；S5：模型稳健性检验；S6本发明应用移动窗口方法动态筛选光谱数据信息，应用组合方法得到预处理方法和光谱数据的建模组合，应用偏最小二乘方法建立近红外光谱预测模型，通过不断调整维数、相关系数、交互验证均方根方差和相对分析误差等参数，
一种青砖原料时间数字化预测方法

[发明专利]一种预测土壤轻烃指标的方法及装置-CN201510288035.4有效
发明人：邢学文;于世勇;刘松;申晋利;谢兴 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种预测土壤轻烃指标的方法及装置，其中，方法包括：从目标区域中采集土壤样品；其中，同一份土壤样品分为两份，第一份土壤样品用于土壤轻烃含量测量，第二份土壤样品用于光谱测量；对所述第一份土壤样品进行土壤轻烃含量测量，获得土壤轻烃衬度值；对所述第二份土壤样品进行光谱测量，获得光谱指标；其中，所述光谱指标包括反射率、反射率一阶导数、反射率二阶导数和反射率吸收深度；利用所述土壤轻烃衬度值和所述光谱指标确定相关系数；根据所述相关系数的大小确定建模需要的光谱指标；以所述土壤轻烃衬度指标作为因变量，所述建模需要的光谱指标作为自变量，建立回归模型；利用所述回归模型预测目标区域土壤轻烃指标。
轻烃土壤样品土壤光谱反射率衬度光谱测量含量测量目标区域建模自变量回归模型预测大小确定二阶导数回归模型一阶导数指标确定因变量预测采集吸收

[发明专利]一种定量分析果蔬性能参数模型的建模方法、果蔬性能参数的检测方法-CN202210139757.3在审
发明人：赵婉彤;孙珍珠;薛杨;申晚霞 -专利权人：西南大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01N21/3577 文献下载
摘要：本发明属于化学分析技术领域，具体涉及一种定量分析果蔬性能参数模型的建模方法、果蔬性能参数的检测方法。本发明提供的定量分析果蔬性能参数模型的建模方法，包括以下步骤：提供建模组柑桔属果实的果汁；检测得到建模组果汁性能参数的真实值；建模组果汁包括可滴定酸含量范围为0.28～5.67g/100mL的果汁样品、可溶性固性物含量范围为6.4～15.8％的果汁样品、还原糖的糖度范围为1.1～7.5g/100mL的果汁样品、转化糖的糖度范围为1.59～11.98g/100mL的果汁样品；对建模组果汁进行红外检测，得到建模组果汁的红外光谱图；利用建模组果汁性能参数的真实值和红外光谱图建立所述定量分析模型。以果汁为检测对象进行建模，通过检测包含较宽性能参数范围的样品进行建模，得到的模型检测精度高且具有广泛的适用性。
一种定量分析性能参数模型建模方法检测

[发明专利]一种基于空谱特征联合约束的高光谱异常检测方法-CN202110657574.6在审
发明人：王靖宇;黄鹏飞;张科;苏雨;李浩宇;张烨;谭明虎;王琦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-06-13 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空谱特征联合约束的高光谱异常检测方法。传统的低秩表示模型中一致采用矩阵的核范数，即矩阵奇异值之和近似矩阵的秩，本发明提出以矩阵的S1/2范数近似矩阵的秩，即奇异值开根号之和，相对于核范数能够以更高的精度逼近矩阵的秩；传统的高光谱异常检测算法并未考虑噪声的影响，仅对背景和异常进行建模，本发明针对这一问题，在目标函数中对噪声建模，考虑了噪声对高光谱图像异常检测的影响，提高了异常检测的精度；已有的高光谱异常检测算法中绝大部分仅考虑了光谱特征，忽视了对高光谱图像空间特征的利用和对空间域信息的约束，本发明针对这一特性，对空间维度和光谱维度施加全变分正则化约束，实现了对高光谱图像空间特征的利用。
一种基于特征联合约束光谱异常检测方法

[发明专利]一种多光谱生物发光断层成像方法和系统-CN202011109486.4在审
发明人：余景景;孙思雨;唐沁 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明涉及一种多光谱生物发光断层成像方法和系统。该多光谱生物发光断层成像方法和系统，将Log‑sum罚函数模型引入BLT研究中，并采用多光谱信息增加有效测量以减少BLT重建的不适性，建立了非凸的基于Log‑sum正则化的BLT重建模型。进一步为了简化非凸模型的求解过程，提升重建性能，本发明中采用非单调加速近端梯度算法(Non‑monotonic Accelerate Proximal Gradient,nmAPG)求解构建好的基于Log‑sum正则化的BLT重建模型
一种光谱生物发光断层成像方法系统

[发明专利]一种高光谱土壤有效硼含量预测方法-CN202210141354.2在审
发明人：李绍稳;朱娟娟;金秀;韩亚鲁;郑文瑞 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱土壤有效硼含量预测方法，通过预处理建模根据可见近红外高光谱预测土壤有效硼含量，首先将采集的可见近红外高光谱数据进行预处理转换，再结合回归算法建立土壤有效硼含量预测模型，从而实现根据土壤有效硼含量预测模型利用土壤光谱数据预测土壤有效硼含量能够实现利用可见近红外高光谱无损、实时、快速、准确、室内检测土壤有效硼含量。
一种光谱土壤有效含量预测方法

[发明专利]用于光学相干层析图像复原的设备和方法-CN201310090431.7无效
发明人：许宽宏;王强;张祐荣;金智渊 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2013-03-20 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用于光学相干层析(OCT)图像复原的设备，所述设备包括：OCT光谱信号提取模块，从OCT系统获得的原始光谱信号提取OCT图像的光谱信号；噪声图像和点扩散函数构建模块，根据OCT光谱信号提取模块提取的OCT图像的光谱信号构建噪声图像，并且从OCT系统的参考臂反射的参考光光谱信号构建OCT系统的光源光谱的点扩散函数；图像复原模块，利用点扩散函数和全变差对构建的噪声图像同时进行去卷积和去噪，从而复原OCT
用于光学相干层析图像复原设备方法

[发明专利]一种基于信号识别的光谱分析系统-CN201711306975.7在审
发明人：何涛;闫晓剑 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2018-05-15 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及光谱分析领域，公开了一种基于信号识别的光谱分析系统，解决大型分析设备不便使用的场景及不具备系统级分析能力的客户群所具有的快速检测目标物品的功能性需求。本发明包括云端系统和数据可视化管理系统，首先对云端系统中样本数据进行特征分析，建立物品光谱的数学模型；再使用建模模块所建立的数学模型对终端上传的光谱扫描数据进行识别分析，得到物品的细节信息；使用过程中可利用数据可视化管理系统用于对云端系统中光谱数据以图表形式进行可视化，对建模模块所建立的数学模型以可视化及可评估的形式对用户展示，以及对云端系统中的云端数据进行管理。本发明适用于近红外光谱分析。
一种基于信号识别光谱分析系统

[发明专利]一种高光谱遥感图像超分辨率重建方法、装置及计算机设备-CN202310298937.0在审
发明人：张倩;左世祥;张晓锋;李志军;金箑;余娟;唐冬梅;王炳乾;陈建华 -专利权人：阿坝州自然资源与科技信息研究所
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱遥感图像超分辨率重建方法、装置及计算机设备，涉及图像超分辨率重建技术领域。所述方法是先将多个低分辨率影像作为输入项，以及将多个高分辨率影像作为输出项，导入包括有线性嵌入层、依次连接的K个残差组块、合并层、上采样层、全域跳跃连接和反嵌入层的光谱‑空间Transformer模型进行训练，得到图像超分辨率重建模型，然后将待重建的且低分辨率的高光谱遥感图像输入所述图像超分辨率重建模型，输出得到高分辨率的高光谱遥感图像，并通过分别提取输入影像的空间特征与光谱特征，以及将二者相集成用于高光谱遥感影像的超分辨率重建
一种光谱遥感图像分辨率重建方法装置计算机设备