原始名称记载: 青岛海关技术中心; 津海威视技术（天津）有限公司

本发明提供一种基于高光谱图像的粮食产地识别方法、装置及设备，涉及图像识别技术领域。该方法包括：使用高光谱成像设备采集来自不同产地的粮食的高光谱样本图像；针对每个高光谱样本图像，选择三个具有代表性的波段构建该高光谱样本图像的伪RGB图像；对每张伪RGB图像进行粮食实例级分割，获得对应的分割掩膜；利用分割掩膜提取每粒粮食的平均光谱信息并构建光谱信息矩阵；对光谱信息矩阵依次进行主成分分析、局部线性嵌入和稀疏子空间聚类，得到降维矩阵；基于降维矩阵训练全连接神经网络模型，得到粮食产地溯源模型，以基于粮食产地溯源模型进行粮食产地溯源。本发明能够显著提升粮食产地识别的准确性与处理效率。

本发明涉及异物识别技术领域，尤其涉及一种异物预警方法、装置、电子设备及存储介质，本发明方法首先首先获取第一区域；然后通过降维转换矩阵对多个第一光谱向量进行降维，获得多个第二光谱向量；接着根据第二光谱向量与多个光谱类的关系对每个第二光谱向量分类，获得多个光谱类标识；最后从所述多个光谱类标识中选择多个目标标识，根据所述多个目标标识、所述第一区域的周长面积比以及条件概率方程，确定第一异物概率，并根据所述第一异物概率预警。本发明基于视觉识别的区域，提取出光谱数据，对光谱数据进行降维和分类，基于数据降维、分类和统计学确定异物风险，提高异物预警的准确度，降低了发现异物时误报警的概率。