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[发明专利]近红外图像生成模型的训练方法、设备及存储介质-CN202210888981.2在审
发明人：周祖煜;白博文;张澎彬;林波;陈煜人;莫志敏;张浩;李天齐;刘俊 -专利权人：杭州领见数字农业科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请提供一种近红外图像生成模型的训练方法、设备及存储介质，该方法包括：获取样本RGB图像和样本RGB图像对应的样本近红外图像；将样本RGB图像输入至近红外图像生成模型，得到目标样本近红外图像；基于近红外图像判别模型，根据样本RGB图像对目标样本近红外图像和样本近红外图像进行判别，得到目标样本近红外图像的真实性判定结果；基于预设的损失函数和真实性判定结果，对样本近红外图像和目标样本近红外图像进行损失计算，得到损失值；根据损失值对近红外图像生成模型的参数进行调整，得到训练好的近红外图像生成模型。本申请能够基于训练好的近红外图像生成模型得到近红外图像，从而提升通过遥感图像进行植被分析的准确性。
红外图像生成模型训练方法设备存储介质

[发明专利]脸部识别模块及方法-CN201910858376.9在审
发明人：李湘村;谢必克;苏俊杰 -专利权人：耐能智慧股份有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：脸部识别模块包含近红外线闪光灯、主近红外线相机、人工智能近红外线图像模型、人工智能原始图像模型及人工智能融合模型。近红外线闪光灯发出近红外线光。主近红外线相机获取近红外线图像。人工智能近红外线图像模型处理近红外线图像以产生近红外线特征。人工智能原始图像模型处理二维第二相机图像以产生脸部特征或颜色特征。人工智能融合模型依据近红外线特征、脸部特征及颜色特征产生三维脸部特征、深度图及物体的三维模型。
脸部识别模块方法

[发明专利]用于获取信息的方法及装置-CN201711476810.4有效
发明人：洪智滨 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待处理近红外图像和对应上述待处理近红外图像的场景信息，上述场景信息用于表征获取上述待处理近红外图像的场景；查找与上述场景信息对应的预先训练的近红外图像识别模型，上述近红外图像识别模型用于从待处理近红外图像中识别出近红外特征信息；将上述待处理近红外图像导入上述近红外图像识别模型，得到上述待处理近红外图像的近红外特征信息。该实施方式加快了获取近红外特征信息的速度，提高了获取近红外特征信息的准确率和效率。
用于获取信息方法装置

[发明专利]一种基于特征波段的近红外在线检测模型的更新方法-CN201610975381.4在审
发明人：刘飞;赵忠盖;陈令奕 -专利权人：江南大学
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明名称为一种基于特征波段的近红外在线检测模型的更新方法，属于近红外光谱分析技术在线应用领域。本发明针对目前近红外模型更新自主性低、更新计算量大的问题，提供一种能自主更新且计算量小的近红外在线检测模型更新方法，以降低模型更新成本，提高检测精度。本发明特点是基于特征波段进行近红外在线检测模型递归更新，涉及提取特征波段、建立低维初始模型、利用新样品特征波段的光谱信息进行递归更新三部分。由于本发明仅利用特征波段信息，通过递归的方法更新检测模型，能降低模型的复杂程度和计算量，且保持模型精度，适用于近红外在线检测模型的更新。
一种基于特征波段红外在线检测模型更新方法

[发明专利]一种牛奶成分的检测装置和方法-CN201010034233.5有效
发明人：张小超;王辉 -专利权人：中国农业机械化科学研究院
申请日： 2010-01-15 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：一种牛奶成分检测方法，包括建立模型步骤和牛奶检测步骤，所述的建立模型步骤用于建立并存储近红外光谱分类校正模型，利用超声波自激频率对不同类型牛奶的近红外光谱进行分类并建立与所述不同类型牛奶对应的近红外光谱分类校正模型；所述牛奶检测步骤根据待测牛奶样品的超声波自激频率及近红外光谱信息，对应所述近红外光谱分类校正模型得到所述牛奶样品的成分含量。本发明的装置和方法使用超声波自激频率测量技术，对牛奶成分的背景干扰进行评估，借助于超声波和近红外的信息融合方法，自动进行近红外光谱模型的分类，实现了牛奶常规成分的快速、准确、自动以及高效检测。
一种牛奶成分检测装置方法

[发明专利]一种马铃薯还原糖近红外测定方法-CN201310250084.X无效
发明人：杨炳南;赵凤敏;张小燕;曹有福;刘威;杨延辰;王梅;兴丽 -专利权人：中国农业机械化科学研究院
申请日： 2013-06-21 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：一种马铃薯还原糖近红外测定方法，该方法包括建立测定模型步骤，包括样品采集步骤；实验室测定步骤，用实验室化学分析测定不同品种马铃薯样品的还原糖含量；近红外分析步骤，分别取不同品种马铃薯样品进行真空冷冻干燥处理得到马铃薯冻干样品，将该马铃薯冻干样品研磨成粉末后放入样品池进行近红外光谱扫描得到样品近红外光谱；建立预测模型步骤，根据该样品近红外光谱和该化学测量值建立预测模型建立马铃薯还原糖测量值与近红外光谱之间的数学模型；测定步骤，将待测样品的近红外光谱代入该建立预测模型步骤建立的数学模型中，得到该待测样品的马铃薯还原糖含量值。
一种马铃薯还原红外测定方法

[发明专利]基于光谱投影判别的近红外模型维护方法-CN201510581939.6有效
发明人：张军;薛庆逾;石超 -专利权人：上海创和亿电子科技发展有限公司
申请日： 2015-09-14 - 公布日： 2018-04-03 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明提供基于光谱投影判别的近红外模型维护方法，其特征在于，包括以下步骤步骤一、近红外光谱模型构建完成后，对模型内的校正光谱做近红外光谱的主成分分析，利用主成分光谱来计算每个样本的马氏距离，步骤二、计算所有样本的平均马氏距离；步骤三、计算样本集的平均马氏距离，设定建模集里马氏距离的阈值；步骤四、计算预测样本与模型内样本的相似度；步骤五、根据相似度的值，判断近红外模型是否需要维护。本发明的基于光谱投影判别的近红外模型维护方法，避免了频繁的更新维护模型；使得近红外模型的更新管理更具科学性。
基于光谱投影别的红外模型维护方法

[发明专利]苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法-CN202111463643.6在审
发明人：魏梅;黄瑶;刘远俊;张正;林荣楷;程钰洁;陈江平;曹嵌;文珊 -专利权人：广东一方制药有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及中药材分析技术领域，特别涉及苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法。所述苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法以下步骤：在近红外光谱范围，对所述参考光谱集的近红外光谱进行或不进行预处理，采用因子化法，构建鉴别模型；与传统的方法相比，本发明采用近红外光谱技术，制样过程简单、
苍耳子药材红外鉴别模型构建方法及其鉴别方法

[发明专利]一种基于近红外光谱判别模型的秦艽类别识别方法-CN201910370890.8有效
发明人：孙菁;李佩佩;李朵;栾真杰;孟晓萍;周玉碧;陈保政 -专利权人：中国科学院西北高原生物研究所
申请日： 2019-05-06 - 公布日： 2021-12-03 - 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判别模型的秦艽类别识别方法，所述识别方法包括以下内容：秦艽样品的制备以及获取样品的近红外光谱数据；将样品的近红外光谱数据导入TQ Analysis软件中建立模型；对所述模型进行优化得到优化后的近红外判别模型；根据优化后的近红外判别模型对秦艽类别进行识别和判断。通过建立两种近红外判别模型，不仅能够对正品秦艽和非正品秦艽进行判别，还能准确对秦艽的具体种类进行判别，且其预测率和识别率均达到100％，较聚类分析方法能够更快速和更准确的对秦艽种类进行判别。
一种基于红外光谱判别模型秦艽类别识别方法

[发明专利]一种基于影响力值的近红外光谱降噪方法-CN202110466490.4有效
发明人：赵顺毅;薛为;姚建国;俞水明;沈俊 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于影响力值的近红外光谱降噪方法。本发明包括利用近红外光谱仪采集待测物表面的近红外光谱；对所述近红外光谱进行主成分分析降维处理；根据降维处理后的近红外光谱，建立状态空间模型；根据所述状态空间模型利用Kalman滤波器进行处理；根据所述状态空间模型进行扩展得到扩展模型，根据扩展模型利用无偏滤波器滤波处理，得到无偏滤波估计值与无偏滤波增益；建立损失函数，得到影响力融合滤波器估计值；根据影响力融合滤波器估计值获得降噪后的近红外光谱。本发明通过基于影响力函数的融合滤波器对近红外光谱进行滤波，以达到对近红外光谱的预处理目的，使的预处理过的近红外光谱可以满足监测、诊断、控制等需求。
一种基于影响力红外光谱方法

[发明专利]一种识别药物片剂来源的低成本近红外光谱方法-CN201811524070.1在审
发明人：陈慧;谭超;林瓒 -专利权人：宜宾学院
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别药物片剂来源的低成本近红外光谱方法，包括：基于小型积分球和小型红外光谱仪构建近红外分析系统；采集背景光谱和若干不同厂家同名药片样品的近红外光谱，并对所述近红外光谱进行变量标准化预处理；基于偏最小二乘判别分析算法构建近红外分析模型，获得近红外分析模型的系数向量；将采集的未知药物片剂样品的近红外光谱投影到所述近红外分析模型的系数向量中，识别所述未知药物片剂。
近红外光谱近红外分析模型未知药物系数向量药物片剂低成本变量标准化预处理采集红外光谱仪近红外分析偏最小二乘背景光谱传统药物判别分析片剂样品算法构建积分球推广性药片构建投影分析

[发明专利]当归和酒当归的近红外定性鉴别模型的构建方法及鉴别方法-CN202210388996.2在审
发明人：黄瑶;沈斌斌;纪玉华;洪婉敏;魏梅;王文丽;梁志毅;曾昭君;汪梅 -专利权人：广东一方制药有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种当归和酒当归的近红外定性鉴别模型的构建方法及鉴别方法。所述当归和酒当归的近红外定性鉴别模型的构建方法，包括如下步骤：采集当归和酒当归的近红外光谱，分为总参考光谱集和总测试光谱集；在近红外光谱范围，采用预选处理方法对所述总参考光谱集进行预处理，采用因子化法构建近红外定性预选鉴别模型，将所述总参考光谱集和所述总测试光谱集导入所述近红外定性预选鉴别模型，以识别准确率为指标，选择预处理的方法以及近红外光谱范围，确定近红外定性鉴别模型。
当归红外定性鉴别模型构建方法鉴别方法

[发明专利]一种近红外定标模型构建过程中光谱预处理方案的快速设计方法-CN202310267706.3在审
发明人：胡培松;唐绍清;谢黎虹;圣忠华;胡时开;魏祥进;邵高能;焦桂爱;王玲 -专利权人：中国水稻研究所
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及近红外分析检测技术领域，尤其涉及一种近红外定标模型构建过程中光谱预处理方案的快速设计方法，包括以下步骤：确定光谱预处理的方法类型；对近红外光谱数据依次采用各方法类型进行预处理，每个方法类型中设置多个水平，获得多种备选的光谱预处理方案；分别采用各备选方案对待测物质的近红外光谱数据进行预处理，而后构建待测物质含量检测的近红外定标模型，根据近红外定标模型预测的准确性，确定最佳光谱预处理方案。本发明针对近红外定标模型构建过程中的光谱预处理方案，提供了一种系统性的设计方法，其设计简单合理、快速高效，且对光谱预处理方案的筛选效果好，能够使建立的近红外定标模型具有较高的准确度。
一种红外定标模型构建过程光谱预处理方案快速设计方法

[发明专利]一种基于近红外光谱技术的茶粕中茶皂素快速测定方法-CN201610427653.7在审
发明人：耿响;江龙发;白凌云;杨伟根;刘秀红;张书敏;祝建新 -专利权人：江西出入境检验检疫局检验检疫综合技术中心
申请日： 2016-06-16 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于近红外光谱技术的茶粕中茶皂素快速测定方法，包括以下步骤：1）样品处理；2）获取茶粕样品近红外光谱数据：将步骤1）处理后的茶粕样品放入近红外光谱仪，通过透漫反射方式扫描样品的近红外光谱；3）建立近红外分析模型：利用化学计量学方法，将茶粕样品的近红外光谱数据结合经典方法测得的茶皂素含量建立近红外分析模型；4）茶皂素含量测定：将步骤3）得到的近红外分析模型数据导入近红外光谱仪，同时将步骤1）处理后的茶粕样品放入近红外光谱仪，从而得出待测茶粕样品的茶皂素含量。本发明的基于近红外光谱技术的茶粕中茶皂素快速测定方法步骤简单，采用近红外光谱仪快速测定茶粕中茶皂素含量，不使用有毒有害试剂。
一种基于红外光谱技术茶粕中茶皂素快速测定方法

[发明专利]一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法-CN201810680736.6在审
发明人：严军;黄晓萍;朱伟伟;雷福厚;谭学才 -专利权人：广西民族大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明公开了一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法，用于解决现有技术中识别松脂来源树种掺杂的测试方法低效高成本的问题。一种近红外光谱技术快速识别松脂来源树种的方法，包括步骤：采集一松脂来源树种的多个样本,用于建立近红外识别模型的校正集样本；采用光谱分析方式测量所述样本的近红外光谱数据；建立所述样本与松脂来源树种对应的近红外识别模型；测量待识别松脂来源树种的样品的近红外光谱数据，将所述近红外光谱数据代入近红外光谱识别模型进行比对，从而得出所述样品的松脂来源树种。
松脂树种近红外光谱技术近红外光谱数据快速识别样本红外识别测量近红外光谱校正集样本光谱分析掺杂的比对采集测试

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