申请/专利权人：安徽工业技术创新研究院

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853423A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G01N21/25;G06N3/045;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供一种果品中可溶性固形物的检测方法、电子设备、存储介质，其中检测方法包括：获取待测果实的高光谱图像，求解得到待测果实光谱；输入待测果实光谱至回归模型中得到第一特征；输入第一特征至ResNet34残差块中并得到第二特征；输入第二特征至注意力模块中得到第三特征；依次输入第三特征至展平层和全连接层，得到预测的可溶性固形物的值。该方法通过一维卷积提取底层特征，利用残差块增强模型的特征提取和学习能力，减轻网络的退化，利用注意力模块关注有用信息、抑制无用信息，再利用全连接层完成特征到SSC值的映射，该回归模型相对来说较为简单，处理速度快，通过选定关联性较大的波段的高光谱图像，预测的结果也比较准确。

主权项：1.一种果品中可溶性固形物的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待测果实选定区域内、选定波段的高光谱图像；求解所述选定区域内所有像素点的平均光谱得到待测果实光谱；输入所述待测果实光谱至回归模型中，使用单个一维卷积进行底层特征的提取，并得到第一特征；输入所述第一特征至回归模型的连续的ResNet34残差块中，以挖掘底层特征的细节和深层特征，并得到第二特征；输入所述第二特征至回归模型的注意力模块中，以对不同的特征赋予不同的权重，并得到第三特征；依次输入所述第三特征至回归模型的展平层和全连接层，得到预测的可溶性固形物的值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工业技术创新研究院 果品中可溶性固形物的检测方法、电子设备、存储介质

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