(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210835161.7 (22)申请日 2022.07.16 (71)申请人 北京津发科技股份有限公司 地址 100089 北京市海淀区清河安宁庄东 路18号23号楼北辅房202号 (72)发明人 赵起超　杨苒　李召　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 李继乾 (51)Int.Cl. G01N 21/01(2006.01) G01N 21/25(2006.01) G01J 1/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 环境光滤除方法、 系统、 计算机设备及计算 机可读存 储介质 (57)摘要 本申请涉及一种环境光滤除方法、 系统、 计 算机设备及计算机可读存储介质， 属于光谱检测 技术， 其包括采集待检测数据； 将所述待检测数 据输入至 预先训练的环境光波长预测模型中， 得 到所述待检测数据中环境光的波长数据； 其中， 所述环境光波长预测模型根据预设波长范围的 样本光谱数据建立， 所述环境光为不包括在所述 预设波长 范围内的未知波长的光源； 根据所述环 境光的波长数据对所述待检测数据中的环境光 进行滤除。 本申请能够减少环 境光对采集数据的 影响， 提高数据采集的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115266583 A 2022.11.01 CN 115266583 A 1.一种环境 光滤除方法， 其特 征在于， 所述环境 光滤除方法包括： 采集待检测数据； 将所述待检测数据输入至预先训练 的环境光波长预测模型中， 得到所述待检测数据中 环境光的波长数据； 其中， 所述环境光波长预测模型根据预设波长范围的样本光谱数据建 立， 所述环境 光为不包括在所述预设波长范围内的未知波长的光源； 根据所述环境 光的波长数据对所述待检测数据中的环境 光进行滤除。 2.根据权利要求1所述的环境光滤除方法， 其特征在于， 生成所述预先训练的环境光波 长预测模型的具体步骤 包括： 采集所述预设波长范围的样本光谱数据， 将所述预设波长范围的样本光谱数据分为训 练集和测试集； 根据所述训练集建立环境 光波长预测模型并进行训练； 基于所述测试集对环境光波长预测模型进行测试， 并对所述环境光波长预测模型的参 数进行校正， 得到预 先训练的环境 光波长预测模型。 3.根据权利要求2所述的环境光滤除方法， 其特征在于： 所述环境光波长预测模型的建 立方法为判别偏最小二乘法。 4.根据权利要求2所述的环境光滤除方法， 其特征在于， 所述将所述预设波长范围的样 本光谱数据分为训练集和 测试集的步骤之后还 包括： 对所述训练集和 测试集的光谱数据分别进行光谱预处 理。 5.根据权利要求4所述的环境光滤除方法， 其特征在于： 所述光谱预处理 的方法包括平 滑处理、 归一化处理、 导数处 理和多元散射校正处 理中的一种或多种。 6.根据权利要求2所述的环境光滤除方法， 其特征在于， 基于所述测试集对环境光波长 预测模型进行测试的方法包括： 根据所述测试集建立测试模型， 基于所述测试模型对所述环境光波长预测模型的预测 能力进行测试； 其中， 所述测试指标包括但 不限于： 决定系数、 交叉验证均方根误差、 预测均 方根误差和相对分析误差 。 7.根据权利要求1到6任一所述的环境光滤除方法， 其特征在于， 所述根据所述环境光 的波长数据对所述环境 光进行滤除的具体步骤 包括， 根据所述环境 光的波长数据确定对应的波长滤除范围； 根据所述波长滤除范围对所述待检测样本中所述波长滤除范围内对应的波长的光源 进行滤除。 8.一种环境 光滤除系统， 其特 征在于， 所述环境 光滤除系统包括： 待检测数据采集模块， 用于采集待检测数据； 波长数据生成模块， 用于将所述待检测数据输入至预先训练的环境光波长预测模型 中， 得到所述待检测数据中环境光的波长数据； 其中， 所述环境光波长预测模型根据预设波 长范围的样本光谱数据建立， 所述环境光为不包括在所述预设波长范围内的未知 波长的光 源； 环境光滤除模块， 用于根据 所述环境光的波长数据对所述待检测数据中的环境光进行 滤除。 9.一种计算机设备， 其特征在于： 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器上并可在权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115266583 A 2所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1至7中任一 项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于： 存储有能够被处理器加载并执行如权利要 求1至7中任一种方法的计算机程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115266583 A 3