申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2022-04-15

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN114817609B

主分类号：G06F16/583

分类号：G06F16/583;G06F16/51;G06V10/56;G06V10/764;G06K9/62

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.11.25#授权;2022.08.16#实质审查的生效;2022.07.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于提升树的实木地板颜色的自动排序方法，包括：采集多张实木地板表面图像并预处理；对实木地板图像进行颜色空间变换；建立实木地板图像的颜色深浅序列；设定每张实木地板图像颜色深度值；提取实木地板图像的颜色特征向量；建立实木地板颜色回归树数学模型并对其参数进行调优；通过最优回归树数学模型计算得到待测实木地板图像的颜色深度值；根据实木地板图像的颜色深度值的大小将实木地板图像的颜色进行在线排序。本发明以初步建立实木地板颜色深浅序列为先验知识，提取实木地板颜色特征向量，然后使用梯度提升决策树对实木地板颜色特征向量进行回归，实现实木地板颜色的无级分类，同时，还能实现实木地板颜色深浅自动排序。

主权项：1.一种基于提升树的实木地板颜色的自动排序方法，其特征在于，包括：步骤1、采集多张实木地板表面图像并对实木地板表面图像进行预处理；步骤2、对预处理后的多张实木地板图像进行颜色空间变换，变换至Lab颜色空间和HSV颜色空间；步骤3：对多张实木地板图像在RGB颜色空间内进行颜色深浅对比，由浅至深依次对多张实木地板图像进行排序，得到实木地板图像的颜色深浅序列；步骤4：根据实木地板图像的颜色深浅序列设定每张实木地板图像颜色深度值；步骤5：分别提取实木地板图像的RGB颜色空间的一阶矩、二阶矩和各通道的背景色、Lab颜色空间的一阶矩、二阶矩和各通道的背景色以及HSV颜色空间的一阶矩、二阶矩和各通道的背景色，共计27个颜色特征值，将该27个颜色特征值组成该实木地板图像的颜色特征向量；步骤6：将提取的所有实木地板图像的颜色特征向量的数据集划分为测试集、验证集和训练集；步骤7：基于梯度提升决策树建立实木地板颜色回归树数学模型，将训练集中实木地板图像的颜色特征向量作为回归树数学模型的输入，训练集中实木地板图像的颜色深度值作为回归树数学模型的输出，进而对回归树数学模型进行训练，得到训练完成的回归树数学模型，将验证集中实木地板图像的颜色特征向量输入至训练完成的回归树数学模型中，得到对应实木地板图像的颜色深度值，计算通过验证集回归得到的实木地板图像的颜色深度值与步骤4中设定的对应实木地板图像的颜色深度值的均方根误差，以最小化均方根误差为训练完成的回归树数学模型的超参数进行调优，得到调优后的最优回归树数学模型；步骤8：将所有待测的实木地板图像的颜色特征向量输入最优回归树数学模型，计算得到多个实木地板图像的颜色深度值；步骤9：根据步骤8求出的多个实木地板图像的颜色深度值的大小将实木地板图像的颜色进行在线排序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京林业大学 一种基于提升树的实木地板颜色的自动排序方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD