基于光谱和视觉数据耦合的高粱糯性判别方法及装置

本发明涉及原粮分析技术领域，为了提高高粱糯性判别准确性，本申请提供了基于光谱和视觉数据耦合的高粱糯性判别方法及装置，通过构建高粱样本糯性数据库，采用一维残差卷积神经网络处理中红外光谱数据，同时采用卷积神经网络引入视觉图像的空间结构特征，实现多模态信息的协同学习与特征互补；不仅克服了光谱或图像单一模态识别的局限性，还通过深度学习模型提升了复杂特征提取能力与判别精度，提升了模型的稳定性与鲁棒性，具备更强的适应性与泛化性能。