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RSS订阅原创 显微高光谱成像仪助力头颈癌病理诊断前沿研究
山东大学联合齐鲁医院在国际权威期刊《Optics and Laser Technology》发表显微高光谱病理智能诊断新突破。研究构建首个公开的像素级标注显微高光谱病理数据集"HSPath-Bench"，包含60万像素的五类生物标志物数据。创新提出M²BS波段选择算法和ALGFF特征融合模块，有效解决光谱冗余和特征融合难题。实验显示该框架在头颈癌切片分类任务中性能优异，尤其在少量样本下仍保持高精度，为癌症病理分析提供了自动化解决方案。
2025-12-17 17:45:00
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原创 高光谱相机在工业检测中的应用：金属油膜检测
利用900nm-1700nm和1000nm-2500nm高光谱相机测得的金属油膜的高光谱数据质量良好，从反射率曲线能够看出样本的已涂油膜和未涂油膜之间曲线有一定差异。用高谱成像专业算法能够做到基本区分有无涂抹油膜。
2025-12-16 11:26:21
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原创 基于无人机高光谱成像的3D-2DCNN-CA方法用于增强山核桃树种分类
摘要：浙江农林大学与浙江大学科研团队在《Microchemical Journal》发表研究，提出了一种融合3D-2DCNN与通道注意力机制(3D-2DCNN-CA)的深度学习模型，成功实现对山核桃及其近缘树种的高精度分类。该研究利用无人机高光谱影像(300波段)，通过协同提取空间-光谱特征，解决了同属树种光谱相似性难题，总体分类精度达99.38%，品种间分类精度达93.97%。相比传统RGB影像，高光谱数据能更有效捕捉树种生化特性差异，为精准林业管理提供了创新技术方案。
2025-11-21 05:30:00
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原创 高光谱相机实现复杂林区氮含量精准监测
搭载了通道注意力机制的深度学习网络，能像一位经验丰富的专家，自动“聚焦”于对氮含量预测最重要的光谱通道，并抑制不重要的信息。
2025-11-20 13:25:43
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原创 高光谱相机助力农林科研项目，实现香榧叶片氮含量精准无损监测
浙江农林大学团队在《Forests》期刊发表研究，利用大疆M600Pro无人机搭载HY-1230-01高光谱相机，开发了一种香榧叶片氮含量精准估算方法。通过优化光谱指数与集成学习模型，实现了0.846的高精度预测（RMSE=1.231%），为非破坏性氮素诊断和精准施肥提供了技术支持。该研究展示了无人机高光谱技术在智慧农业中的创新应用价值。
2025-11-14 14:50:44
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空空如也
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