基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445817A
申请号 ：
CN202210089310.X
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
代芬王锋城杨冬子邓小玲邢鸿昕张荣文王紫阳陈楚汉
申请人 ：
华南农业大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路483号
代理机构 ：
北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
符继超
优先权 ：
CN202210089310.X
主分类号 ：
G06V20/69
IPC分类号 ：
G06V20/69 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06N3/12
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/69
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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