基于聚类算法的玉米种子高光谱图像分类识别模型更新方法
专利号(申请号):201510741678.X
专利类型:发明专利
更新时间:2021-06-10 11:18:34
项目编号:717544
所属行业:农林牧业
交费状态:交费已下证
参考价:面议含 国家官方手续费、平台服务费
关键词: 基于 算法 玉米种子 光谱 图像 分类 识别 模型 更新 方法
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专利详情

【摘要】:

发明提供一种基于插值法的激光诱导击穿光谱连续背景校正方法,包括:S1,采集带有连续背景干扰的激光诱导击穿光谱,获取光谱强度值的所有极小值点,将极小值点按照波长从小到大排序;S2,定义一个窗口函数;S3,将窗口函数内N个极小值点按照光谱强度值从小到大排序,选取前面的M个极小值点并保存;将窗口函数由光谱数据的第一个极小值点开始滑动,每滑动一次做一次排序与选取处理;遍历所有极小值点后,将选取的点作为新的极小值点集;S4,对新的极小值点进行插值计算,插值结果用来估计连续背景;S5,依据估计的连续背景计算出信背比,将信背比最大时估计的连续背景作为最终的连续背景估计值。本发明可提高光谱分析的性能。

【主权项】:

1.一种基于插值法的激光诱导击穿光谱连续背景校正方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1,采集带有连续背景干扰的激光诱导击穿光谱,获取光谱强度值的所有极小值点,将极小值点按照波长从小到大排序;步骤S2,定义一个窗口函数,窗口函数定义如下:其中rect(j,N)是一个函数值为1,边界为l,k的矩形函数;j表示极小值点位置;l和k分别表示窗口函数内起始和终止极小值点位置,N表示窗口函数内极小值点个数;步骤S3,将窗口函数内N个极小值点按照光谱强度值从小到大排序,选取前面的M个极小值点并保存,M≤N,此为一次排序与选取处理;将窗口函数由光谱数据的第一个极小值点开始滑动,每滑动一次做一次排序与选取处理;遍历所有极小值点后,将选取的点作为新的极小值点集;为保证数据的完整性,将光谱数据的起止点加入新的极小值点集中;步骤S4,对新的极小值点集中的极小值点进行插值计算,插值结果用来估计连续背景,用原始光谱减去估计的连续背景,得到校正后的激光诱导击穿光谱;步骤S5,依据估计的连续背景计算出信背比,改变窗口函数的参数N和参数M,重复步骤S3~S4,将信背比最大时估计的连续背景作为最终的连续背景估计值;步骤S1具体包括:光谱数据的每个数据点表示为(λ(u),I(u)),其中λ(u)表示第u个数据点的波长,I(u)表示第u个数据点的光谱强度;采用相邻点比较法获取极小值点;即当I(u)≤I(u‑1),且I(u)≤I(u+1)时,就将该点看作是一个极小值点;遍历整个波段的光谱数据寻找到所有极小值点;步骤S3中,窗口函数滑动一次的距离是N个极小值点;步骤S4具体包括:假设光谱波段区域(a,b)被极小值点划分为n个部分;假设每两点之间的插值多项式为如下形式:其中S(x)为波段区域(a,b)内的函数表达式;具体形式为:Si(x)=ai+bi(x‑xi)+ci(x‑xi)2+di(x‑xi)3   (3)其中Si(x)表示第i和i+1个极小值点所在波长之间区域内的插值多项式;x表示波长,xi表示第i个极小值点对应波长;插值多项式包含n个函数,因此,有4*n个系数来计算;需要求多项式及其一阶和二阶导数是连续的,也就是满足下列条件:其中yi表示第i个极小值点对应强度值,Si(xi)和Si(xi+1)分别表示由第i、i+1个极小值点,在第i和i+1个极小值点所在波长之间区域内的插值多项式Si(x)计算得到的函数值;从表达式(4)中可以得到4*n‑2个条件,想要求出4*n个系数还需要另外两个条件,考虑波段区域的起止点即可;另外两个条件表示如下:通过表达式(3)和(4)可以得出:其中hi=xi+1‑xi,令mi=2ci,通过表达式(6)可以得出表达式(3)中的系数为:将表达式(7)中bi,ci,di的值带入表达式(6)中的可以得到如下表达式:由表达式(3),(5),(7)可以得出:通过表达式(8

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交易流程

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  1. 1、买家选定所需专利,与钻瓜专利网签订委托购买合同;
  2. 2、卖家与钻瓜专利网签订代理出售合同;
  3. 3、买家支付50%的交易款项到钻瓜专利网平台;
  4. 4、买卖双方签订《专利转让委托书》、《转让协议》各一式两份,钻瓜专利网负责提交到国家知识产权局;
  5. 5、钻瓜专利网负责办理官方变更手续,国家知识产权局专利局在10个工作日左右下发专利《变更手续合格通知书》;
  6. 6、买家确认收到专利《变更手续合格通知书》,支付剩余尾款给钻瓜专利网;
  7. 7、钻瓜专利网把专利证书原件、专利登记簿副本原件邮寄给买家;
  8. 8、钻瓜专利网负责把交易尾款支付给卖家,至此专利转让合同完成。

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