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龍圖騰網(wǎng)獲悉華東交通大學申請的專利一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120563944B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202511062168.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法是由郝勇;張順;卞希慧設計研發(fā)完成，并于2025-07-31向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法，該方法包括：對不同葡萄樣品進行光譜掃描，得到多個原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；對各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預處理，得到相應的預處理數(shù)據(jù)，并對預處理數(shù)據(jù)進行維度變換，得到二維圖像；對二維圖像進行處理，得到重構圖像，基于重構圖像對初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，得到目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；將目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的特征提取層的輸出結果作為偏最小二乘回歸模型的輸入，構建融合模型，以能夠通過融合模型對待測葡萄的可溶性固形物含量進行檢測。通過本申請，克服了便攜式近紅外光譜儀硬件限制，提高了提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的的精度和效率。

本發(fā)明授權一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法在權利要求書中公布了：1.一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法，其特征在于，所述方法包括： 通過便攜式近紅外光譜儀對不同葡萄樣品進行光譜掃描，得到多個原始近紅外光譜數(shù)據(jù)； 對各所述原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預處理，得到相應的預處理數(shù)據(jù)，并對所述預處理數(shù)據(jù)進行維度變換，以將所述預處理數(shù)據(jù)映射為二維圖像，其中，各所述二維圖像對應一個所述葡萄樣品的光譜信息； 通過超分辨率重構模型對所述二維圖像進行處理，得到重構圖像，以預設比例將多個所述重構圖像進行劃分，得到訓練集和測試集，基于所述訓練集對初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，得到目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型； 將所述目標卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的特征提取層的輸出結果作為偏最小二乘回歸模型的輸入，構建融合模型，以能夠通過所述融合模型對待測葡萄的可溶性固形物含量進行檢測； 所述通過超分辨率重構模型對所述二維圖像進行處理，得到重構圖像的步驟包括： 對所述二維圖像進行降采樣，得到低分辨率圖像，將所述低分辨率圖像作為超分辨率重構模型的第一次輸入，通過多層卷積操作逐步提取特征，以輸出殘差圖像； 將所述葡萄樣品的原始圖像進行上采樣，并作為所述超分辨率重構模型的第二次輸入，將所述殘差圖像與所述第二次輸入相加，得到最終預測的超分辨率圖像，該超分辨率圖像為重構圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)雙港東大街808號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。