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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的中药材真伪高光谱检测方法，包括将待检测中药高光谱图像通过多级卷积层进行局部特征学习和降低特征图空间分辨率，再将输出的特征分别沿空间和光谱维度展开得到原始空间特征序列和原始空间特征序列，对原始空间特征序列利用空间注意力分支学习空间上下文信息得到深层空间特征；同时对原始光谱特征序列利用光谱注意力分支学习光谱上下文信息得到深层光谱特征，将深层空间特征和深层光谱特征经过特征交叉融合网络和特征上采样层得到深层全局特征，并通过线性层映射为类别分数向量，经过Softmax层激活得到每个像素点的分类标签。能够高效提取高光谱图像的空间和光谱特征，对真伪中药进行高效的精细化检测。
主权项：1.一种基于神经网络的中药材真伪高光谱检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取待检测的中药高光谱图像并添加标签，得到原始的中药高光谱数据集；S200：对原始的中药高光谱数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；S300：搭建高光谱检测神经网络模型，包括多级卷积层、双分支注意力网络、特征交叉融合网络和预测模块，多级卷积层用于进行局部特征学习得到中间特征，双分支注意力网络用于基于中间特征提取空间特征和光谱特征，得到深层空间特征和深层光谱特征，特征交叉融合网络用于将特征空间特征和特征光谱特征进行融合，得到深层特征，深层特征经过预测模块得到每个像素点的类别标签预测；S400：基于预处理后的数据集和预设的损失函数对高光谱检测神经网络模型进行训练，反向传播更新网络参数，得到训练好的高光谱检测神经网络模型，基于训练好的高光谱检测神经网络模型完成中药材的真伪检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于神经网络的中药材真伪高光谱检测方法
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