[发明专利]一种食品多源信息融合方法、装置及存储介质

说明书

本发明涉及一种食品多源信息融合方法、装置及存储介质，该方法包括：获取食品种类的多种食品信息，建立食品种类的标准数据库；根据标准数据库中的数据，建立贡献型模型和/或判别型模型；采集待测食品的食品指标，基于贡献型模型和食品指标确定质量指数和/或基于判别型模型和食品指标识别是否属于预设种类。本发明采用多源信息融合，有利于挖掘出隐含信息，对事物的深入的精细化的多维度的描述，从而增加对食品的识别、属性判定等方面的可靠性、准确性和全面性，且增加数据或信息的可信性，建立贡献型模型，以准确快速地对待测食品的质量指数进行确定，建立判别型模型，以高效判别待测食品是否属于预设种类，保证对食品高效准确全面的监测。

技术领域

本发明涉及食品信息技术领域，尤其涉及一种食品多源信息融合方法、装置及存储介质。

背景技术

多源信息融合(Multi-source Information Fusion,MIF)，是将多种途径、任意时间和空间上获得的信息作为一个整体综合分析的技术，它综合多个渠道采集的信息，消除不同信息间的冗余信息，形成对整体特征相对完整的描述过程。多源信息融合技术借助计算机分析，依据领域知识的相关准则，将整体在时间和空间上的冗余、竞争、互补及协同信息以最佳能效比进行融合，合理地利用了整体的不同属性信息，相比系统各组成部分的子集，整个系统的多源信息融合提高了系统的可靠性和解决问题的效率，有利于挖掘出隐含信息，增加对事物本质的深刻的理解，对事物的深入的精细化的多维度的描述，可以更大程度地获得被测目标的信息，从而增加对食品的识别、属性判定等方面的可靠性和准确性，增加数据或信息的可信性。

多源信息融合技术最早应用的领域是多传感器数据融合，随着各学科研究领域的发展，信息融合技术中“传感器”的定义延伸至各种来源的信息，比如图像、温度、高光谱、电气量等。目前，多源信息融合技术在工业监控系统、故障诊断系统、人工智能领域已经获得了较多的应用，如设备故障诊断、安全检测、图像融合等。在大米鉴别领域，大米红外光谱指纹信息与挥发性组分信息融合建立的大米产地鉴别模型取得了较好的效果。在食品分析领域，多源信息融合技术已经被用于马铃薯无损检测、肉类新鲜度检测、农产品冷链运输等。目前，利用多源信息融合建立的食品特征画像技术在食品品质分类、特征识别(包括品牌、产地)、食品安全风险评估、食品安全危害识别方面的应用至关重要。因此，如何利用多源信息进行食品信息的高效监测是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种食品多源信息融合方法、装置及存储介质，用以克服现有技术中食品安全监测过程中没有有效结合多源信息的问题。

本发明提供一种食品多源信息融合方法，包括：

获取至少一种食品种类的多种食品信息，并根据所述多种食品信息，建立对应的食品种类的标准数据库；

根据所述标准数据库中的数据，建立贡献型模型和/或判别型模型；

采集待测食品的食品指标，基于所述贡献型模型和所述食品指标确定所述待测食品的质量指数和/或基于所述判别型模型和所述食品指标识别所述待测食品是否属于预设种类。

进一步地，所述根据所述多种食品信息，建立对应的食品种类的标准数据库包括：

将所述多种食品信息进行信息分类，确定结构化数据和非结构化数据；

针对所述结构化数据，进行数据清洗和数据补全，形成数值信息；

针对所述非结构化数据，进行结构化处理，并提取对应的特征信息；

将所述数值信息和所述特征信息作为数据库录入数据，建立对应的所述标准数据库。

进一步地，所述数据库录入数据包括多种特征参数，所述贡献型模型的建立过程包括：

根据多种所述特征参数和所述至少一种食品种类对应的食品指数，采用主成分分析方法、主成分回归方法，确定每个所述特征参数对于所述食品指数的贡献指数；