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申请/专利权人：南昌大学;江西南大国创院食品科技有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196016A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/82;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明提出的一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法及系统，该方法包括：通过高光谱成像检测获取带骨鸡肉的理化指标数据，再获取带骨鸡肉骨肉交接面的深部淤血图像，以根据淤血鸡肉区域像素区域面积计算淤血鸡肉区域面积占比数据，进而制作带骨鸡肉深部淤血预测训练集，训练多元线性回归模型获取带骨鸡肉深部淤血的预测值并根据实际值迭代优化多元线性回归模型的预测值，从而实现带骨鸡肉的深部淤血预测。本发明提出的基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，实现了在无损检测的情况下，根据带骨鸡肉的理化数据即可对带骨鸡肉的深部淤血情况进行预测，极大地提高了带骨鸡肉的分类分级进行深加工处理准确度和效率。
主权项：1.一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法，其特征在于，包括：对带骨鸡肉进行预处理并且保持所述带骨鸡肉处于完全解冻状态，再对所述带骨鸡肉进行高光谱成像检测，以获取所述带骨鸡肉的理化指标数据；根据所述理化指标数据对所述带骨鸡肉进行分类并沿骨肉交接面切开，图像采集设备在垂直于所述骨肉交接面方向上获取所述带骨鸡肉的深部淤血图像；对所述深部淤血图像中的全部像素区域进行分类，以获取淤血鸡肉像素区域和正常鸡肉像素区域并计算淤血鸡肉像素区域面积和正常鸡肉像素区域面积，以获取淤血鸡肉区域面积占比数据；根据所述理化指标数据和所述淤血鸡肉区域面积占比数据制作带骨鸡肉深部淤血预测训练集，将所述带骨鸡肉深部淤血预测训练集输入多元线性回归模型，所述多元线性回归模型根据所述理化指标数据进行带骨鸡肉深部淤血预测，再根据所述淤血鸡肉区域面积占比数据进行预测值优化，以使迭代优化后的所述多元线性回归模型进行带骨鸡肉深部淤血的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学;江西南大国创院食品科技有限公司 一种基于线性回归的带骨鸡肉深部淤血预测方法及系统
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