一种基于高光谱和图像特征融合的血迹时长预测方法

本发明提供一种基于高光谱和图像特征融合的血迹时长预测方法，首先采集读个血迹样本在多个离散时序点的可见光RGB图像数据和原始高光谱数据，分别提取颜色纹理特征和光谱特征，融合后获得融合特征向量并进行预处理；建立包含CNN特征提取器和BiLSTM时序建模器的CNN‑BiLSTM‑AdaBoost集成预测模型并用于训练；将待测血迹样本的融合特征向量输入至预测模型，通过预测模型获得待测血迹样本的时间预测值。本发明通过融合高光谱与图像特征的多模态特征表达、利用混合模型架构实现了血迹时长预测，其预测性能及准确性明显优于现有技术。