申请/专利权人：深圳市越疆科技有限公司

申请日：2019-12-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN111160374B

主分类号：G06V10/56

分类号：G06V10/56;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2020.06.09#实质审查的生效;2020.05.15#公开

摘要：本申请公开了一种基于机器学习的颜色识别方法及系统、装置，其中，该方法包括以下步骤：采集图像，并对所述图像进行第一预处理以获得待检测的目标图像；将所述目标图像进行第二预处理以提取目标图像特征；获取基于机器学习的颜色识别模型，其中，所述颜色识别模型是对训练样本进行机器学习后生成的，所述训练样本包括：样本图像和样本图像特征；将所述目标图像特征与所述颜色识别模型的样本图像特征进行比对，输出所述目标图像的颜色识别结果。根据本申请的基于机器学习的颜色识别方法，能够实现对目标图像颜色的高效识别，操作简便。

主权项：1.一种基于机器学习的颜色识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过图像传感器采集图像，并对通过所述图像传感器采集的所述图像进行第一预处理以获得待检测的目标图像，所述第一预处理为对所述图像传感器采集的所述图像进行图像分割；将所述目标图像进行第二预处理以提取目标图像特征，所述目标图像特征包括所述目标图像的图像直方图峰值；获取基于机器学习的颜色识别模型，其中，所述颜色识别模型是对训练样本进行机器学习后生成的，所述训练样本包括：样本图像和样本图像特征，所述样本图像特征包括所述样本图像的图像标签和所述样本图像的图像直方图峰值；将所述目标图像特征与所述颜色识别模型的样本图像特征进行比对，输出所述目标图像的颜色识别结果，所述颜色识别结果为所述图像中存在的颜色；所述将所述目标图像特征与所述颜色识别模型的样本图像特征进行比对的步骤包括：将所述目标图像特征输入到KNN近邻模型中，所述KNN近邻模型的数据库包括所述颜色识别模型的样本图像特征；所述KNN近邻模型的输出结果为近邻颜色识别结果；将所述近邻颜色识别结果与所述颜色识别模型的样本图像特征进行对比，获取所述目标图像的颜色识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市越疆科技有限公司 一种基于机器学习的颜色识别方法及系统、装置

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