【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能识别领域，且更为具体地，涉及一种基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法。
技术介绍
1、茶树是一种广泛种植的经济作物，其叶片是制作茶叶的主要原料。茶叶不仅是一种受欢迎的饮品，还因其含有的多种次生代谢物而具有多种健康益处。次生代谢物是植物在进化过程中产生的一类化合物，它们在植物的防御机制、生长发育以及与环境的相互作用中发挥着重要作用。在茶树中，次生代谢物主要包括茶多酚、儿茶素、咖啡碱等，这些化合物不仅影响茶叶的色泽、香气和口感，还具有抗氧化、抗炎、提神等健康功效。
2、然而，传统的化学分析方法在分析这些复杂成分时存在诸多局限性，例如传统的茶树次生代谢物分析过程在采用化学分析方法时，需要依靠专业人员进行复杂的数据处理和解析才能得到有用的信息，以此来进行茶树次生代谢物类型的识别，这不仅要求专业人员具有具有较高的专业知识，增加了分析的难度，而且容易受到人为主观因素的影响，导致实验结果的出错可能性增加。
3、因此，期望一种优化的分析茶树次生代谢物的方案。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，对所述细节增强茶树次生代谢物的高效液相色谱图进行多尺度特征提取以得到茶树次生代谢物色谱图浅层特征图和茶树次生代谢物色谱图语义特征图，包括：将所述细节增强茶树次生代谢物的高效液相色谱图通过基于空洞金字塔网络模型的色谱图多尺度特征提取器以得到所述茶树次生代谢物色谱图浅层特征图和所述茶树次生代谢物色谱图语义特征图。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，将所述茶树次生代谢物色谱...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，对所述细节增强茶树次生代谢物的高效液相色谱图进行多尺度特征提取以得到茶树次生代谢物色谱图浅层特征图和茶树次生代谢物色谱图语义特征图，包括：将所述细节增强茶树次生代谢物的高效液相色谱图通过基于空洞金字塔网络模型的色谱图多尺度特征提取器以得到所述茶树次生代谢物色谱图浅层特征图和所述茶树次生代谢物色谱图语义特征图。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，将所述茶树次生代谢物色谱图语义特征图输入特征多尺度过滤模块以得到茶树次生代谢物色谱图多尺度语义过滤表示向量，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，从所述茶树次生代谢物色谱图语义特征图中提取茶树次生代谢物色谱图全局语义特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，从所述茶树次生代谢物色谱图语义特征图中提取茶树次生代谢物色谱图局部语义特征向量，包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能分析茶树次生代谢物的方法，其特征在于，将所述茶树次生代谢物色谱图多尺度语...
【专利技术属性】
技术研发人员：王小萍，熊元元，李春华，张娟，马伟伟，张厅，唐晓波，王云，刘晓，郭倩，
申请(专利权)人：四川省农业科学院茶叶研究所，
类型：发明
国别省市：
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