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基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测
基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测
作者:
刘婷
祝志慧
马美湖
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像处理
模型
无损检测
高光谱
种蛋
相关向量机
支持向量机
摘要:
为了尽可能早的检测出无精蛋和受精蛋,该文提出采用透射高光谱成像技术,融合图像和光谱信息,对其受精信息进行检测。利用高光谱图像系统采集孵化前种蛋在400~1000 nm的高光谱图像,提取图像特征(长短轴之比、伸长度、圆度、蛋黄面积与整蛋面积之比);筛选出400~760 nm的波段,通过Normalize预处理结合相关系数法提取155个光谱特征变量;运用主成分分析法对图像和光谱的融合信息进行降维,采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)分别建立基于图像、光谱和图像-光谱融合信息的受精蛋和无精蛋分类判别模型,并与支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行比较,RVM模型检测正确率分别为90%,91%,96%;测试集检测时间分别为0.6619,1.0821,0.5016 s。SVM模型检测正确率分别为84%,90%,93%;测试集检测时间分别为5.9386,5.9886,5.6672 s。结果表明,基于图像-光谱融合所建立的模型优于单一信息的模型,在分类精度上,采用RVM分类精度高于SVM的分类精度;在分类时间上, RVM的分类时间比SVM短,因此,利用高光谱融合信息和相关向量机可以提高种蛋检测精度,研究结果为孵前无精蛋和受精蛋的在线实时检测提供参考。
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文献信息
篇名
基于高光谱信息融合和相关向量机的种蛋无损检测
来源期刊
农业工程学报
学科
农学
关键词
图像处理
模型
无损检测
高光谱
种蛋
相关向量机
支持向量机
年,卷(期)
2015,(15)
所属期刊栏目
农产品加工工程
研究方向
页码范围
285-292
页数
8页
分类号
S123
字数
5947字
语种
中文
DOI
10.11975/j.issn.1002-6819.2015.15.039
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
马美湖
华中农业大学食品科学技术学院国家蛋品加工技术研发分中心
240
1715
20.0
27.0
2
祝志慧
华中农业大学工学院
20
117
6.0
10.0
6
刘婷
华中农业大学工学院
3
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传播情况
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二级引证文献(16)
2020(12)
引证文献(1)
二级引证文献(11)
研究主题发展历程
节点文献
图像处理
模型
无损检测
高光谱
种蛋
相关向量机
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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