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题名基于近红外高光谱成像技术的宁夏羊肉产地鉴别
被引量：21
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作者
王靖
丁佳兴
郭中华
何凤杰
梁晓燕
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机构
宁夏大学物理与电子电气工程学院
宁夏大学农学院
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出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期250-254,260,共6页
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基金
国家自然科学基金(61565014)
宁夏大学研究生创新研究项目(GIP2017010)
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文摘
使用900~1700 nm高光谱成像系统采集宁夏银川、固原、盐池三个不同产地的绵羊后腿样本的近红外高光谱数据,对光谱采用面积归一化方法预处理,利用SPA、CARS、UVE算法对预处理后的光谱数据提取特征波长分别为17、40、121个;结合PLS-DA及KNN建立特征波段下的判别模型。结果表明KNN判别模型效果较差,3种特征波长中利用CARS提取的特征波长建模效果最佳,代替全光谱建立PLS-DA判别模型是可行的;综合对比模型效果,CARS-PLS-DA为最优模型,校正集正确率90.48%,预测集正确率84.21%。证明利用近红外高光谱成像技术对羊肉产地鉴别是可行的。
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关键词
高光谱成像技术
羊肉
偏最小二乘判别分析
k最近邻分类算法
鉴别
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Keywords
hyperspectral imaging technology
mutton
PLS- DA
kNN
identification
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分类号
TS207.3
[轻工技术与工程—食品科学]
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题名基于多特征融合的早期野火烟雾检测
被引量：7
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作者
张斌
魏维
何冰倩
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机构
成都信息工程大学计算机学院
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出处
《成都信息工程大学学报》
2018年第4期408-412,共5页
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基金
四川省教育厅重点科研资助项目(17ZA0064)
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文摘
随着计算机技术的不断发展,基于计算机视觉和模式识别的森林火灾烟雾检测算法具有很大的应用前景。针对目前检测方法适应性不强、在复杂环境下检测识别率不高的问题,提出一种通过融合烟雾多个特征的方法来检测识别早期林火烟雾。算法首先通过一种结合改进的四帧差分法和高斯混合背景建模的算法提取运动前景;然后利用烟雾颜色特征、小波变换分析和LBP纹理特征,利用多特征线性融合并通过K最近邻(KNN)分类算法进行识别。通过在不同视频场景中的实验,证明了该方法在烟雾检测能力上的有效性。
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关键词
四帧差分法
高斯混合
多特征线性融合
k最近邻分类算法
烟雾检测
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Keywords
four-frame difference
Gaussian mixture model
multi-features linear fusion
kNN classifier
smoke detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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