| 专利号 | 2023115064679 | 申请日 | 2023-11-14 | 专利名称 | 基于机器学习和高光谱图像的污染气体检测方法及系统 |
| 授权日 | 2024-02-09 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李玮;赵晗竹;陈泽同;雷晟暄;雷虹;张伟师;徐立强;韩景泓;顾夏铭 |
| 主分类号 | G01N21/3504 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及污染气体检测技术领域，公开了基于机器学习和高光谱图像的污染气体检测方法及系统，将待检测气体的高光谱图像，输入到训练后的深度学习模型中，输出待检测气体的第一气体类型预测结果；将目标环境当前时间待检测气体的辐射能量和目标环境历史时间无污染情况下的空气能量，输入到线性模型中，输出待检测气体的特征光谱；根据待检测气体的特征光谱，得到待检测气体的第二气体类型预测结果；判断第一与第二气体类型预测结果是否一致，如果一致，则表示当前待检测气体类型为第一气体类型预测结果；如果不一致，则表示当前预测结果不正确。本发明能够检测出场景中污染气体的特征，建立出两种识别模型，精确性强，并具有实时反馈的特点。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新材料产业 新材料相关服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
