申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2023-08-31

公开（公告）日：2023-12-05

公开（公告）号：CN117173440A

主分类号：G06V10/762

分类号：G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明属于环境监测技术领域，涉及机器学习，有色污染物的快速测定方法，公开一种基于Kmeans和RGB均值快速测定污染物浓度的方法。本发明所述，包括图像获取与预处理，RGB特征及其kmeans特征图像提取过程，以及linearmodel训练流程，测试污染物浓度。本发明的方法在测定多个样品的污染物浓度时，减少大型仪器的使用，大大节省了现场即时检测成本及检测时间，无需制备和投加传感器材料或者比色材料，大大降低了检测门槛和成本。并且全程基于手机和计算机平台，方便便携，检测具有及时性，因此适用于污染物的现场实时检测。

主权项：1.一种基于Kmeans和RGB均值快速测定污染物浓度的方法，其特征在于包括以下步骤：1配制不同浓度的标准样品；2拍摄步骤1所得样品，并且裁剪所获取的照片；3提取步骤2所得截图图片的RGB通道信息；4根据步骤3所得RGB通道信息计算RGB各个通道均值，得到RGB均值特征数据；5将步骤4中得到的RGB均值特征数据进行Kmeans聚类，得到Kmeans特征数据；6将步骤4和步骤5获取的数据采用K-fold交叉验证训练linear模型，得到最佳Linear模型；7待测样品经步骤2～5得到RGB均值特征数据及其kmeans特征数据，将得到的特征数据输入到步骤6训练好的最佳Linear模型，得到污染物浓度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 一种基于Kmeans和RGB均值快速测定污染物浓度的方法

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