一種基于深度學(xué)習(xí)的拉曼光譜數(shù)據(jù)分析方法與裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110354545.2 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113095188A 公開（公告）日 2021-07-09
申請(qǐng)公布號(hào) CN113095188A 申請(qǐng)公布日 2021-07-09
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 谷永輝;劉昌軍;朱曉熙 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 山東捷訊通信技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 青島致嘉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 馬明月
地址 264200山東省威海市環(huán)翠區(qū)羊亭鎮(zhèn)海峰路環(huán)翠創(chuàng)新園智能控制研究中心辦公樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的拉曼光譜數(shù)據(jù)分析方法與裝置，包括以下步驟：物質(zhì)拉曼光譜數(shù)據(jù)特性分析；人工標(biāo)注物質(zhì)拉曼光譜數(shù)據(jù)類別，建立拉曼光譜訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集；針對(duì)拉曼光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理、光譜易受到環(huán)境光干擾、同類型組織拉曼光譜數(shù)據(jù)具有差異性問題，構(gòu)建基于多尺度特征融合的深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用ResNet50作為模型主干網(wǎng)絡(luò)，融合拉曼光譜特征信息，提高光譜空間語(yǔ)義信息表征能力；使用訓(xùn)練集對(duì)拉曼光譜分析模型進(jìn)行訓(xùn)練，在驗(yàn)證集與測(cè)試集上對(duì)模型進(jìn)行性能評(píng)估；最后，將訓(xùn)練的模型部署至邊緣計(jì)算設(shè)備，構(gòu)建拉曼光譜數(shù)據(jù)分析裝置。本發(fā)明對(duì)拉曼光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的分析與識(shí)別，可應(yīng)用于不同類型拉曼光譜設(shè)備。