本发明涉及化学及生物识别技术领域,具体公开了一种基于深度学习的阵列式化学气体检测系统,包括数据采集模块、识别分类模块、反馈模块、输出模块,所述数据采集模块输出端与识别分类模块输入端信号连接,所述识别分类模块输出端与输出模块输入端信号连接,所述输出模块输出端与反馈模块输入端信号连接,所述反馈模块输出端与识别分类模块输出端信号连接,所述数据采集模块包括采集单元、检测单元。本发明基于检测试纸与特定气体的颜色反应,搭建多微型气室的数据采集单元,通过将RGB传感器的反馈信息输入到气味颜色分析的深度神经网络并进行训练,设计了基于深度学习的阵列式化学气体检测方法,可实现对气体成分的高效高精度检测。
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