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龙图腾网获悉贵州恒瑞佳科技有限公司;贵州工业职业技术学院申请的专利一种多货种物料信息识别处理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119418132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411768459.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多货种物料信息识别处理方法及系统是由徐顺义设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多货种物料信息识别处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种多货种物料信息识别处理方法及系统。本发明方法包括以下步骤：通过图像获取设备，获取Lab模式的物料图像；构建第一图像生成模型，结合所述物料图像和所述第一图像生成模型，获得所述物料图像的第一图像；在所述第一图像中，提取所述物料图像的纹理特征；基于多种机器分类模型，利用多货种物料图像测试样本的纹理特征，获得多种机器分类模型的可信度；根据所述可信度和所述物料图像，获得所述机器分类模型识别多货种物料的联合可信度，基于所述联合可信度完成多货种物料信息的识别处理。本发明通过准确识别多货种物料信息，提高了干散货转运存储过程中对多种物料进行分类、分拣和分级的效率。

本发明授权一种多货种物料信息识别处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多货种物料信息识别处理方法，其特征在于，所述多货种物料信息识别处理方法，包括以下步骤： 通过图像获取设备，获取Lab模式的物料图像； 构建第一图像生成模型，结合所述物料图像和所述第一图像生成模型，获得所述物料图像的第一图像； 在所述第一图像中，提取所述物料图像的纹理特征； 基于多种机器分类模型，利用多货种物料图像测试样本的纹理特征，获得多种机器分类模型的可信度； 根据所述可信度和所述物料图像，获得所述机器分类模型识别多货种物料的联合可信度，基于所述联合可信度完成多货种物料信息的识别处理； 构建的第一图像生成模型，满足以下公式： 其中，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示多货种物料图像通道平均值，表示通道值调节因子，表示多货种物料图像的第个像素点通道值标准差，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示多货种物料图像通道平均值，表示通道值调节因子，表示多货种物料图像的第个像素点通道值标准差，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示多货种物料图像通道平均值，表示通道值调节因子，表示多货种物料图像的第个像素点通道值标准差； 所述在所述第一图像中，提取所述物料图像的纹理特征，包括以下步骤： 获取所述第一图像的代表像素值； 通过第一编码算法、第二编码算法和所述代表像素值，获得所述第一图像中每个像素点的第一编码值和第二编码值； 统计所述第一图像的编码值的直方图向量，获得所述多货种物料的纹理特征； 所述获取所述第一图像的代表像素值，满足以下公式： 其中，表示第个像素点的代表像素值，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示通道值调节因子，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示通道值调节因子，表示生成图像的第个像素点的通道值，表示通道值调节因子； 通过所述第一编码算法获得所述第一编码值，包括以下步骤： 以所述像素点为中心点建立九宫格； 获取所述像素点与所述九宫格中其他像素点的代表像素值差值； 将所述代表像素值差值大于代表像素值差值平均值的标记为1，将所述代表像素值差值小于等于代表像素值差值平均值的标记为0； 以0向方向统计标记，获得所述第一编码值； 通过所述第二编码算法获得所述第二编码值，包括以下步骤： 以所述像素点为中心点建立二十五宫格； 获取所述二十五宫格中0，，，，，，，方向像素点的代表像素值均值，并依据所述第一编码算法，获得所述第二编码值； 所述基于多种机器分类模型，利用多货种物料图像测试样本的纹理特征，获得多种机器分类模型的可信度，满足以下公式： 其中，表示第种机器分类模型的可信度，表示机器分类模型数量，表示物料货种数量，表示第种机器分类模型识别第种物料的成功率，表示第种机器分类模型识别第种物料的成功率； 所述根据所述可信度和所述物料图像，获得所述机器分类模型识别多货种物料的联合可信度，满足以下公式： 其中，表示第种机器分类模型识别第种物料的联合可信度，表示第种机器分类模型识别第种物料的成功率，表示第种机器分类模型的可信度，表示机器分类模型识别统一性，若机器分类模型识别物料图像的结果相同则，若机器分类模型识别物料图像的结果存在不相同则，表示机器分类模型数量。

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