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一种贝叶斯优化随机森林算法的苹果多光谱图像无损检测方法

摘要

本发明公开了一种贝叶斯优化随机森林的苹果无损检测方法,包括以下步骤:(1)搭建多光谱数据采集系统,采集苹果的多光谱图像信息;(2)采用CLBP算法(完全局部二值模式)对采集到的苹果多光谱图像进行特征提取;(3)苹果多光谱图像的样本划分;(4)基于贝叶斯优化随机森林算法搭建苹果的无损检测模型;(5)检测模型效果,利用测试集检验模型对好苹果及缺陷苹果的分类准确率。本发明采用多光谱成像技术结合贝叶斯优化随机森林算法用于苹果的无损检测,具有很高的分类准确率,非常适用于水果的分销,减少人力。

著录项

  • 公开/公告号CN113033674A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽理工大学;

    申请/专利号CN202110338376.3

  • 发明设计人 燕晶晶;周孟然;胡锋;

    申请日2021-03-25

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/20(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 232001 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号

  • 入库时间 2023-06-19 11:35:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-07

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021103383763 申请公布日:20210625

    发明专利申请公布后的视为撤回

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