公开(公告)号：CN113361610B

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202110646730.9

申请日：2021-06-10

Applicant: 北方民族大学

Inventor： 韦海成 ,  塔娜 ,  陈涛 ,  吕新宇 ,  蒋艳煜 ,  肖明霞

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/00 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G01N21/3577 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明涉及一种葡萄酒产地智能识别方法及系统，该方法包括步骤：采集待检测葡萄酒的光谱数据，并绘制光谱图；对所述光谱图进行预处理，所述预处理包括降维和去噪；利用预先训练好的预测模型从预处理后的光谱图中提取出特征变量，并对提取出的特征变量进行分类，基于各特征变量的分类确定出葡萄酒的产地；所述预测模型为支持向量机分析的RBM串联多层BP神经元网络模型，所述预测模型通过将多个RBM进行多层串联作为前向算法，后项的更新算法采用BP算法，并融合支持向量机算法而训练得到。与传统的近红外光谱检测不同，本发明结合了化学检测及机器学习技术，可以消除传统光谱检测所存在的噪声的影响，因此可以提高葡萄酒产地识别的准确性。

公开(公告)号：CN115457249A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211111226.X

申请日：2022-09-13

Applicant: 北方民族大学 ,  宁夏大学

Inventor： 韦海成 ,  赵静 ,  塔娜 ,  陈涛

IPC: G06V10/143 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种红外图像与可见光图像融合匹配的方法及系统，该方法包括步骤：判断可见光图像是在强光照度下采集获得还是在弱光照度下采集获得；如果可见光图像是在强光照度下采集获得，则将可见光图像与红外图像直接融合，得到融合图像；如果可见光图像是在弱光照度下采集获得，则将可见光图像生成红外图像，然后将生成的红外图像与采集的红外图像进行红外图像下融合，生成加权红外图像，加权红外图像再与可见光图像进行拼接，生成最终的融合图像。本发明可以弥补正常光照情况下，可见光图像与红外图像融合时导致的亮度下降问题，也可以实现暗照度条件下，融合图像的细节不足问题。

公开(公告)号：CN113361610A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110646730.9

申请日：2021-06-10

Applicant: 北方民族大学

Inventor： 韦海成 ,  塔娜 ,  陈涛 ,  吕新宇 ,  蒋艳煜 ,  肖明霞

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N21/3577 ,  G01N21/359

Abstract: 本发明涉及一种葡萄酒产地智能识别方法及系统，该方法包括步骤：采集待检测葡萄酒的光谱数据，并绘制光谱图；对所述光谱图进行预处理，所述预处理包括降维和去噪；利用预先训练好的预测模型从预处理后的光谱图中提取出特征变量，并对提取出的特征变量进行分类，基于各特征变量的分类确定出葡萄酒的产地；所述预测模型为支持向量机分析的RBM串联多层BP神经元网络模型，所述预测模型通过将多个RBM进行多层串联作为前向算法，后项的更新算法采用BP算法，并融合支持向量机算法而训练得到。与传统的近红外光谱检测不同，本发明结合了化学检测及机器学习技术，可以消除传统光谱检测所存在的噪声的影响，因此可以提高葡萄酒产地识别的准确性。