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當(dāng)前位置:首頁(yè)  /  技術(shù)文章  /  Resonon | 基于深度學(xué)習(xí)和高光譜圖像估算車?yán)迩芽扇苄怨绦挝锖考坝捕?/p>

Resonon | 基于深度學(xué)習(xí)和高光譜圖像估算車?yán)迩芽扇苄怨绦挝锖考坝捕?/h1>
更新時(shí)間:2023-02-13點(diǎn)擊次數(shù):488

車?yán)遄樱嘈糯蠹叶疾荒吧吘?ldquo;車?yán)遄幼杂?rdquo;曾經(jīng)也是風(fēng)靡一時(shí)的網(wǎng)絡(luò)熱詞。但是車?yán)迩咽鞘裁茨?車?yán)遄拥淖兎N?車?yán)遄雍颓炎拥慕Y(jié)合?空想不如實(shí)干,看看度娘怎么說(shuō)......

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嚯,原來(lái)車?yán)迩丫褪浅R?jiàn)的小番茄!另外,小加還了解到車?yán)迩押胸S富的維他命和十分高的鐵質(zhì)含量,不僅有美容功效,還可以預(yù)防出現(xiàn)貧血,可謂是值得多次購(gòu)買的營(yíng)養(yǎng)好物。但是購(gòu)買時(shí),我們只能通過(guò)樸素的雙眼判斷其好壞,如果從專業(yè)性的角度出發(fā),該如何評(píng)估車?yán)迩训馁|(zhì)量呢?答案就在下面這篇論文里,快一起來(lái)看看吧!

基于深度學(xué)習(xí)和高光譜圖像估算車?yán)迩芽扇苄怨绦挝锖考坝捕?/span>

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車?yán)迩眩⊿olanum lycopersicum)因其特殊的香味深受世界各地消費(fèi)者喜愛(ài)。可溶性固形物(SSC)和硬度是評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量的兩個(gè)主要指標(biāo)。現(xiàn)存的測(cè)量技術(shù)主要依賴于化學(xué)方法。然而,這種破壞性的方法不適用于大面積的測(cè)量。高光譜成像技術(shù)可以同時(shí)獲取光譜信息和空間信息,已廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,如植物病害脅迫檢測(cè)、工業(yè)食品包裝、醫(yī)學(xué)圖像分類及水果質(zhì)量分析。

基于此,來(lái)自浙江工業(yè)大學(xué)和浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院的研究人員選擇當(dāng)?shù)刂髁鞯能嚴(yán)迩眩╖heyingfen-1)為研究對(duì)象,測(cè)量其硬度和SSC,并基于高光譜圖像(PIKA XC 高光譜相機(jī),Resonon Inc.,Bozeman,MT,USA)和相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)回歸模型開(kāi)發(fā)了無(wú)損式測(cè)量技術(shù)。

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高光譜成像系統(tǒng)

【結(jié)果】

(A)校正的光譜反射率圖。(B)MSC預(yù)處理。(C)二階差分預(yù)處理。

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每個(gè)模型的SSC估算結(jié)果。(A)小樣本數(shù)據(jù)的SVR估算結(jié)果。(B)大樣本數(shù)據(jù)的SVR估算結(jié)果。(C)小樣本數(shù)據(jù)的KNNR估算結(jié)果。(D)大樣本數(shù)據(jù)的KNNR估算結(jié)果。(E)小樣本數(shù)據(jù)的AdaBoostR估算結(jié)果。(F)大樣本數(shù)據(jù)的AdaBoostR估算結(jié)果。(G)小樣本數(shù)據(jù)的PLSR估算結(jié)果。(H)大樣本數(shù)據(jù)的PLSR估算結(jié)果。(I)小樣本數(shù)據(jù)的Con1dResNet估算結(jié)果。(J)大樣本數(shù)據(jù)的Con1dResNet估算結(jié)果。

大樣本數(shù)據(jù)集每個(gè)模型的硬度估算結(jié)果。

【結(jié)論】

本研究中,作者利用高光譜圖像提出了Con1dResNet深度學(xué)習(xí)模型來(lái)估算車?yán)迩训腟SC和硬度。相比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,充足的樣本數(shù)量可以實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)果。就SSC估算而言,其R2值為0.901,比PLSR高26.4%,其MSE為0.018,比PLSR低0.046。就硬度估算而言,其R2值為0.532,優(yōu)于PLSR33.7%。結(jié)果表明高光譜成像結(jié)合深度學(xué)習(xí)可以顯著提高車?yán)迩裇SC和硬度估算準(zhǔn)確性。

 

TEL:13910499775

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