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公开(公告)号：CN113537029B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110779776.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 河北建筑工程学院
Inventor： 李鸿强 , 卢海博 , 魏东 , 王振兴 , 刘继文 , 马宏 , 霍利芳 , 薛红丹 , 闫常丽 , 赵丽娟 , 王佐承 , 武小云 , 葛泰 , 葛成鹏 , 邹其 , 王翊同 , 乔海明 , 黄智鸿 , 李民赞
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N21/359
Abstract: 本发明适用于近红外光谱分析技术领域，提供了一种基于近红外光谱的模型转移方法及终端设备，上述方法包括：确定目标样本在第一近红外光谱仪上的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的特征点，并确定每相邻两个特征点之间连线的斜率，形成第一斜率集合；同理，在第二近红外光谱仪上得到第二斜率集合；根据第一斜率集合和第二斜率集合，确定标准特征向量；根据标准特征向量进行建模，得到待分析样本的类别识别模型。由于近红外光谱曲线的变化趋势反映了物质内部成分的变化，而特征点之间的斜率反应了这种变化趋势，因此本发明根据特征点之间的斜率寻找两台光谱仪的共性特征，建立适用于不同光谱仪的类型识别模型，模型转移的数据量小，过程简单。
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公开(公告)号：CN116503665A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310551483.3
申请日：2023-05-16
Applicant: 河北建筑工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/68 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种产品的分类识别方法、分类终端及存储介质。该方法包括：获取目标样本的近红外光谱，并根据近红外光谱提取得到样本特征；将样本特征输入集成分类器，得到目标样本的分类结果；其中，集成分类器包括多个子分类模型；集成分类器用于将各个子分类模型的分类结果加权求和得到目标样本的分类结果。本发明基于近红外光谱建立集成分类模型，相对于单一模型的性能更优越，分类准确度更高，有效提高了产品的分类识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113390824B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110780394.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 河北建筑工程学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/01 , G06K9/62
Abstract: 本发明适用于近红外光谱分析技术领域，提供了一种基于近红外光谱的物质类别识别方法及终端设备，上述方法包括：确定待测样本的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的第一特征点；确定每相邻两个第一特征点之间连线的斜率，并将每相邻两个第一特征点之间连线的斜率形成目标特征向量；分别计算目标特征向量与多个预设种类分别对应的标准特征向量之间的距离，确定最小距离对应的预设种类为待测样本的种类。由于近红外光谱曲线的变化趋势反映了物质内部成分的变化，而特征点之间的斜率反应了这种变化趋势，因此本发明根据特征点之间的斜率作为确定物质的类别的参数，可以准确识别物质的类别，数据量小，计算过程简单。
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公开(公告)号：CN117830247A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311827054.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 河北建筑工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于织物疵点检测技术领域，提供了织物疵点检测方法、装置、电子设备及存储介质，该织物疵点检测方法包括：获取织物样本的多张疵点图像，建立第一疵点数据集；基于训练好的DCGAN网络，将第一疵点数据集中的疵点图像进行增强，得到增强后的疵点图像；选择增强后的疵点图像中指定疵点类别的疵点图像，建立第二疵点数据集，并将第二疵点数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于训练样本集和测试样本集，训练改进后的YOLOv5模型，得到织物疵点检测模型；其中，改进后的YOLOv5模型的Backbone层和Neck层引入注意力机制模块。本申请中的织物疵点检测模型可使织物疵点检测精度提高、速度加快、漏检率降低。
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公开(公告)号：CN116465853A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310340174.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 河北建筑工程学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/01 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于近红外光谱的产品掺杂检测方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：对待测产品样本进行近红外光谱扫描，得到待测产品样本的近红外光谱；对近红外光谱进行预处理，得到待测产品样本的近红外光谱特征数据；将待测产品样本的近红外光谱特征数据输入预先训练完成的掺杂分类模型，得到待测产品样本的掺杂分类结果。由于近红外光谱曲线的变化趋势反映了物质内部成分的变化，本发基于近红外光谱建立掺杂分类模型，可快速、准确的确定产品的掺杂情况，对样品无破坏，成本低、效率高。
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公开(公告)号：CN113390824A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110780394.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 河北建筑工程学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/01 , G06K9/62
Abstract: 本发明适用于近红外光谱分析技术领域，提供了一种基于近红外光谱的物质类别识别方法及终端设备，上述方法包括：确定待测样本的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的第一特征点；确定每相邻两个第一特征点之间连线的斜率，并将每相邻两个第一特征点之间连线的斜率形成目标特征向量；分别计算目标特征向量与多个预设种类分别对应的标准特征向量之间的距离，确定最小距离对应的预设种类为待测样本的种类。由于近红外光谱曲线的变化趋势反映了物质内部成分的变化，而特征点之间的斜率反应了这种变化趋势，因此本发明根据特征点之间的斜率作为确定物质的类别的参数，可以准确识别物质的类别，数据量小，计算过程简单。
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公开(公告)号：CN113537029A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110779776.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 河北建筑工程学院
Inventor： 李鸿强 , 卢海博 , 魏东 , 王振兴 , 刘继文 , 马宏 , 霍利芳 , 薛红丹 , 闫常丽 , 赵丽娟 , 王佐承 , 武小云 , 葛泰 , 葛成鹏 , 邹其 , 王翊同 , 乔海明 , 黄智鸿 , 李民赞
Abstract: 本发明适用于近红外光谱分析技术领域，提供了一种基于近红外光谱的模型转移方法及终端设备，上述方法包括：确定目标样本在第一近红外光谱仪上的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的特征点，并确定每相邻两个特征点之间连线的斜率，形成第一斜率集合；同理，在第二近红外光谱仪上得到第二斜率集合；根据第一斜率集合和第二斜率集合，确定标准特征向量；根据标准特征向量进行建模，得到待分析样本的类别识别模型。由于近红外光谱曲线的变化趋势反映了物质内部成分的变化，而特征点之间的斜率反应了这种变化趋势，因此本发明根据特征点之间的斜率寻找两台光谱仪的共性特征，建立适用于不同光谱仪的类型识别模型，模型转移的数据量小，过程简单。
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