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公开(公告)号：CN118656619B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411141620.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/10 , G06F18/27 , G01N21/25
Abstract: 本发明提供了一种光谱数据特征筛选方法、计算机设备和存储介质，属于光谱数据处理技术领域，其中方法包括获取目标检测物的原始光谱数据，对原始光谱数据进行预处理，得到预处理后光谱曲线。将预处理后光谱曲线变换到勒贝格空间，得到单位圆。基于单位圆计算目标矩阵，根据目标矩阵将预处理后光谱曲线分解为m层，得到k个重构后光谱函数。构建第i组样本对应的第i个偏最小二乘回归模型，从所有偏最小二乘回归模型中筛选出决定系数的最大值，将决定系数的最大值对应的目标矩阵作为最终光谱特征。上述方法改变了目标矩阵的选择方式，在单位圆的正交有理系统内计算目标矩阵，可以自适应选择目标检测物的光谱数据的特征，适用于小样本的应用场景。
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公开(公告)号：CN118656619A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411141620.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/10 , G06F18/27 , G01N21/25
Abstract: 本发明提供了一种光谱数据特征筛选方法、计算机设备和存储介质，属于光谱数据处理技术领域，其中方法包括获取目标检测物的原始光谱数据，对原始光谱数据进行预处理，得到预处理后光谱曲线。将预处理后光谱曲线变换到勒贝格空间，得到单位圆。基于单位圆计算目标矩阵，根据目标矩阵将预处理后光谱曲线分解为m层，得到k个重构后光谱函数。构建第i组样本对应的第i个偏最小二乘回归模型，从所有偏最小二乘回归模型中筛选出决定系数的最大值，将决定系数的最大值对应的目标矩阵作为最终光谱特征。上述方法改变了目标矩阵的选择方式，在单位圆的正交有理系统内计算目标矩阵，可以自适应选择目标检测物的光谱数据的特征，适用于小样本的应用场景。
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公开(公告)号：CN118097030B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410487364.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06T17/20 , G06T5/30 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供了一种基于BundleFusion的三维重建方法，包括使用已训练Mask‑RCNN模型提取识别图像数据集中的动态物体区域，对动态物体区域对应的动态标签进行标签一致性处理，得到一致性掩膜。对一致性掩膜进行膨胀处理，得到膨胀后掩膜。从相机图像中将膨胀后掩膜去除，得到掩膜去除图像。将掩膜去除图像和空间定位数据输入BundleFusion模型进行三维重建，得到三维网格模型。对动态物体区域对应的动态标签进行标签一致性处理，得到一致性掩膜，防止出现上下帧标签不一致和上下帧标签混乱的情况，从而降低出现误检和漏检的概率。膨胀后掩膜全部覆盖动态物体，可以降低动态物体边缘的掩膜覆盖不完全，而导致产生大量的ORB特征或光流特征点，在减少误差的同时保证了点云的生成。
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公开(公告)号：CN117253050B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311541054.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应特征提取的茶芽叶检测方法，包括：基于茶芽叶图像搜索最大深度值，根据最大深度值修复茶芽叶图像的空洞。对茶芽叶图像进行自适应尺度特征提取，得到第一图像张量。对第一图像张量进行特征拼接，得到拼接张量；提取拼接张量的特征，得到多个预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，得到茶芽叶检测结果。自适应尺度特征提取可以根据茶芽叶图像中的茶芽叶的具体形态调整特征提取的尺度，增强了对形态特征的提取能力。提取拼接张量的特征，得到多个可以全面表示各种差异化的茶芽叶的预测特征层。对多个预测特征层进行茶芽叶检测，可以自适应检测不同视域下茶芽叶的数量和位置，具有较高的检测准确度。
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