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公开(公告)号:CN117238313A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311132110.9
申请日:2023-09-04
Applicant: 济南大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于音频信号处理技术领域,提供了一种基于梅尔谱和深度学习的西瓜成熟度无损检测方法及系统,对音频信息进行预加重处理、分帧处理、加窗处理和短时傅里叶变换,利用音频信息频域比时域蕴含特征信息丰富的特点,将音频信息从时域转换到频域,获得音频的频谱特征,将获得的频谱特征转换为梅尔谱特征,进行降维,利用梅尔谱可以保留主要频谱特征的特点,解决了降维使得特征蕴含较少的问题,将获得的频谱特征转换为梅尔谱特征,通过降维减少了检测模型的复杂度和计算开销,也解决了如果西瓜品种或检测设备发生改变时,采用手工选择特征方式导致的检测效果差的问题。
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公开(公告)号:CN117115810A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311132114.7
申请日:2023-09-04
Applicant: 济南大学产业技术研究院有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域,提供了一种基于图像信息多特征融合的西瓜成熟度检测方法及系统,利用第一成熟度预测模型和第二成熟度预测模型对西瓜不同位置处的图像信息特征分别进行成熟度预测,利用特征融合技术将多个特征对应的准确率较高的成熟度预测结果进行加权融合处理,得到最终的成熟度检测结果;不需要特殊设备的辅助,解决了对实验场景要求高的问题,可以用于批量西瓜的检测,通过多特征的预测和融合,保证了西瓜成熟度检测的准确性。
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