[发明专利]一种便携式血痕识别仪及其鉴别方法在审
| 申请号: | 202011008431.4 | 申请日: | 2020-09-23 |
| 公开(公告)号: | CN112014378A | 公开(公告)日: | 2020-12-01 |
| 发明(设计)人: | 杨志超 | 申请(专利权)人: | 浙江警察学院 |
| 主分类号: | G01N21/65 | 分类号: | G01N21/65;G06K9/62 |
| 代理公司: | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人: | 金方玮 |
| 地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 便携式 血痕 识别 及其 鉴别方法 | ||
1.一种便携式血痕识别仪,其特征在于,包括:633nm的激光光源,将小于等于633nm的光阻挡的截至型滤光镜滤光片,将大于633nm的非弹性反射光分光的棱镜,将光信号采集记录下来的CCD检测器。
2.根据权利要求1所述的一种便携式血痕识别仪,其特征在于,所述CCD检测器的前方放置有光电倍增管。
3.根据权利要求1所述的一种便携式血痕识别仪,其特征在于,所述CCD检测器选择波段的数量为50个波段。
4.根据权利要求3所述的一种便携式血痕识别仪,其特征在于,所述50个波段在755cm-1,1230cm-1,1560cm-1位置。
5.一种便携式血痕识别仪的鉴别方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一,将动物血液样本经过633nm的激光光源,经过截至型滤光镜滤光片、棱镜,由CCD检测器将光信号采集记录下来;
步骤二,获得反射光谱数据后,完成数据的降噪,降噪的方法采用Savitzky-Golay卷积平滑算法;
数学表达式为:
其中,Xi大为降噪前的数据值,为降噪后的数据值,Wj为移动窗口的权重,窗口的尺寸为(2r+1),窗口移动的多项式回归的基本思路是:利用多项式对窗口内的数据进行最小二乘拟合;
步骤三,对数据完成全局标准化,方法是Min-Max normalization;
数学表达式为:
其中,yi是标准化后的数据,Xi是标准化前的数据,minX和maxX分别是标准化前数据的最小值和最大值;
步骤四,利用支持向量机SVM的方法对血液的种属鉴别进行建模;
其中,w和b是超平面的法向量和截距,γ为1/║w║;
步骤五,通过支持向量模型计算样本的反射光强度的一系列光谱数据,直接得到分类结果。
6.根据权利要求5所述的一种便携式血痕识别仪的鉴别方法,其特征在于,
步骤一,将动物血液样本经过633nm的激光光源,经过截至型滤光镜滤光片、棱镜,由CCD检测器采集血25个波段的反射光强度数据;25个波段在755cm-1,1230cm-1,1560cm-1位置。
7.根据权利要求5所述的一种便携式血痕识别仪的鉴别方法,其特征在于,
步骤一,将动物血液样本经过633nm的激光光源,经过截至型滤光镜滤光片、棱镜,由CCD检测器采集血50个波段的反射光强度数据;50个波段在755cm-1,1230cm-1,1560cm-1位置。
8.根据权利要求5所述的一种便携式血痕识别仪的鉴别方法,其特征在于,
步骤四,利用支持向量机SVM配合主成分分析PCA的方法完成建模,求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面;
使用主成分分析PCA算法对输入数据降维,将降维后的数据放入支持向量机分类器,完成分类;
其中,w和b是超平面的法向量和截距,γ为1/║w║。
9.根据权利要求5所述的一种便携式血痕识别仪的鉴别方法,其特征在于,
步骤四,利用支持向量机SVM配合互信息MI的方法完成建模,求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面;
利用互信息方法,将各波段按照信息熵值依序排列,选择前K个波段,使用SVM分类器完成分类;
其中,其中,w和b是超平面的法向量和截距,γ为1/║w║。
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