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公开(公告)号：CN108593567A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810411052.6
申请日：2018-05-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明的基于智能手机的食品质量检测方法及系统。包括使用软件控制手机屏幕或外接光源发出不同颜色的单色光并照射样品，使用前置相机采集样品在每种单色光下发出的图像，并构建食品质量识别人工神经网络。获取已知质量的样品在各种单色光下的图像，构建训练数据集和测试数据集，并训练构建的人工神经网络。使用训练好的神经网络对待检样品释放出的图像进行处理。常用的光谱仪价格昂贵且体积较大，本发明提供一套基于智能手机的食品质量检测分析方法和系统，能够运行在大众的智能手机上，推动食品安全问题的解决。
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公开(公告)号：CN112800664A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110023156.1
申请日：2021-01-08
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达A‑scan数据估算树根直径的方法，属于林木的无损检测技术领域。该方法根据探地雷达A‑scan数据通过训练好的神经网络估算出土壤环境中的沙土含量S、含水率M和树根深度D，进而将S、M和D与A‑scan数据融合得到新的输入向量，将新的输入向量输入训练好的随机森林网络得到待估算树根直径的估计值；避免了现有通过双曲线函数求解树根直径的估计值时需要进行霍夫变换带来的参数空间过大，求解时间较长的问题，而且由于不需要对双曲线进行分割，避免了由于拟合出的双曲线会与实际产生偏差导致的误差，进一步提高了估计精度；该方法树根深度估计最大误差为±3cm，树根半径估计精度为±10mm。
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