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龙图腾网获悉青岛海关技术中心;津海威视技术(天津)有限公司申请的专利基于光谱特征选择的异物识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121564560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610098936.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于光谱特征选择的异物识别方法、装置、设备及介质是由张治宇;都彦格;王轶乾;杜军;杨博锋;孙铮;吴兴海;胡煜;王添龙;孙国凤;乔常昊;杨斌设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱特征选择的异物识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于高光谱的异物识别技术领域，尤其涉及一种基于光谱特征选择的异物识别方法、装置、设备及介质，本发明方法首先获取主维度转换矩阵以及多个第一维度转换矩阵；然后对于第一光谱向量集中的每个第一光谱向量，分别根据所述主维度转换矩阵进行转换，并根据转换结果从所述第一光谱向量集中筛选出多个第一风险光谱向量；接着对于每个第一风险光谱向量，通过所述多个第一维度转换矩阵进行转换，并根据转换结果进行光谱特性匹配；最后根据光谱特性从所述目标图像中提取第一图像轮廓，并将所述第一图像轮廓送入识别模型进行异物识别。本发明预处理效果好，提升了识别效率和识别精度。

本发明授权基于光谱特征选择的异物识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于光谱特征选择的异物识别方法，其特征在于，包括： 获取主维度转换矩阵以及多个第一维度转换矩阵，其中，所述主维度转换矩阵以及第一维度转换矩阵分别根据物体的光谱特性构建，包括： 对于主维度转换矩阵以及第一维度转换矩阵中的每个矩阵，分别通过如下步骤构建： 获取多个第二维度转换矩阵以及多个第二光谱向量，其中，每个第二光谱向量对应一个标识物体光谱特性的光谱标签； 对于每个第二维度转换矩阵，利用第二维度转换矩阵对所述多个第二光谱向量分别进行转换，并根据获得的多个第三光谱向量、所述多个第二光谱向量以及每个向量的光谱标签，确定适应度指数； 若达到迭代次数，则将适应度指数最大的第二维度转换矩阵作为所述主维度转换矩阵或第一维度转换矩阵，并根据最大的适应度指数确定偏差阈值； 否则，根据多个适应度指数对每个第二维度转换矩阵进行调整，并跳转至所述对于每个第二维度转换矩阵，利用第二维度转换矩阵对所述多个第二光谱向量分别进行转换，并根据获得的多个第三光谱向量、所述多个第二光谱向量以及每个向量的光谱标签，确定适应度指数的步骤； 对于第一光谱向量集中的每个第一光谱向量，分别根据所述主维度转换矩阵进行转换，并根据转换结果从所述第一光谱向量集中筛选出多个第一风险光谱向量，其中，第一风险光谱向量的转换结果与转换前的向量偏差度超过所述偏差阈值，每个第一光谱向量对应目标图像的一个像素； 对于每个第一风险光谱向量，通过所述多个第一维度转换矩阵进行转换，并根据转换结果进行光谱特性匹配； 根据光谱特性从所述目标图像中提取第一图像轮廓，并将所述第一图像轮廓送入识别模型进行异物识别； 其中，所述根据多个适应度指数对每个第二维度转换矩阵进行调整，包括： 获取多个适应度队列，其中，每个适应度队列对应一个第二维度转换矩阵； 将每个适应度指数加入对应第二维度转换矩阵的适应度队列； 从每个适应度队列中提取值最大的适应度指数作为第一目标适应度，并将所述第一目标适应度对应的历史第二维度转换矩阵作为第一目标转换矩阵； 将所述多个适应度指数中的最大值作为第二目标适应度，并将所述第二目标适应度对应的第二维度转换矩阵作为第二目标转换矩阵； 对于每个第二维度转换矩阵，根据第三公式、所述第二目标转换矩阵以及对应的第一目标转换矩阵进行调整，其中，所述第三公式为： 式中，为调整后的第二维度转换矩阵第行第列的元素，为调整前的第二维度转换矩阵第行第列的元素，为第一调整系数，为第一目标转换矩阵第行第列的元素，为第二调整系数，为第二目标转换矩阵第行第列的元素。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛海关技术中心;津海威视技术(天津)有限公司，其通讯地址为：266114 山东省青岛市城阳区新悦路83号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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