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公开(公告)号：CN117740727B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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公开(公告)号：CN117740727A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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公开(公告)号：CN118379295B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410824230.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于配准的高光谱异常检测方法，包括：对高光谱图像数据进行数据增强，并提取增强后的高光谱数据的特征矩阵，包括局部源矩阵、全局源矩阵和目标矩阵；将全局源矩阵、局部源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，分别获取两种高光谱数据像素点度量值，即局部像素点相似度值、全局像素点相似度值；通过得到的局部和全局像素点相似度值对高光谱图像进行异常检测，得到全局检测结果图及局部检测结果图，并将全局与局部检测结果图进行融合，得出最终异常检测结果。本发明通过点云配准操作对高光谱异常检测进行求解，提高了高光谱异常目标检测精度，在同等条件下降低了虚警率。
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公开(公告)号：CN118379295A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410824230.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于配准的高光谱异常检测方法，包括：对高光谱图像数据进行数据增强，并提取增强后的高光谱数据的特征矩阵，包括局部源矩阵、全局源矩阵和目标矩阵；将全局源矩阵、局部源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，分别获取两种高光谱数据像素点度量值，即局部像素点相似度值、全局像素点相似度值；通过得到的局部和全局像素点相似度值对高光谱图像进行异常检测，得到全局检测结果图及局部检测结果图，并将全局与局部检测结果图进行融合，得出最终异常检测结果。本发明通过点云配准操作对高光谱异常检测进行求解，提高了高光谱异常目标检测精度，在同等条件下降低了虚警率。
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