基于多信息票拟机制和DAN算法的谷物产地溯源方法

    公开(公告)号:CN116228255A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211551253.9

    申请日:2022-12-05

    Abstract: 本公开涉及一种基于多信息票拟机制和DAN算法的谷物产地溯源方法,以在减少目标域谷物样本数据的同时,提高目标域谷物产地识别模型的识别准确性。方法包括:获取源域样本数据以及目标域样本数据;根据源域样本数据以及第一损失函数,对待训练神经网络模型进行训练,得到源域谷物产地识别模型,第一损失函数包括第一损失项、第二损失项以及第三损失项,第一损失项表征样本数据的预测产地以及样本数据的产地标签之间的差异,第二损失项表征样本数据包括的多种目标光谱信息的原始特征,第三损失项表征源域样本数据与目标域样本数据之间的领域分布差异;根据目标域样本数据,对源域谷物产地识别模型进行迁移学习,得到目标域谷物产地识别模型。

    一种基于光谱重构技术的气体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117491303A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311244984.3

    申请日:2023-09-22

    Abstract: 本公开涉及一种基于光谱重构技术的气体检测方法及系统,涉及气体检测领域,该方法包括:获取该多个滤光片中每个滤光片的光谱透过率,得到该滤光片对应的多个光谱透过率;通过该红外热成像仪获取每个滤光片遮挡下的氮气的第一光强度,得到该多个滤光片对应多个第一光强度;通过该红外热成像仪获取每个滤光片遮挡下的待测气体的第二光强度,得到该多个滤光片对应多个第二光强度;通过该多个光谱透过率和该多个第一光强度确定第一光谱信息;通过该多个光谱透过率和该多个第二光强度确定第二光谱信息;通过该第一光谱信息和该第二光谱信息确定待测气体。能够通过红外吸收光谱法检测气体,可减少对光谱仪依赖,是一种结构简单、成本低廉的检测方法。

    基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN117437687A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311284484.2

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 本公开提供一种基于图胶囊的双流步态识别方法、装置及介质,涉及图像识别技术领域,包括:获取待识别对象的骨架数据,然后通过已训练的步态识别网络的第一特征提取器中的多层特征提取模块对骨架数据进行特征提取,获得多层特征提取模块中每层输出的第二特征数据;再获取预设数量的第二特征数据,并通过已训练的步态识别网络的胶囊模块对预设数量的第二特征数据进行向量化处理,获得第一特征数据,在本公开中,通过胶囊模块将骨架数据处理成为向量数据的第一特征数据,向量数据可以表示不同身体部分之间的空间关系和姿态信息,可以更准确的捕捉和表达步态模式,从而提升步态识别的精确度。

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