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公开(公告)号：CN119723347A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411822302.7
申请日：2024-12-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/25 , G06F18/2411
Abstract: 一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法，涉及计算机视觉和机器学习技术领域，该方法利用高光谱成像技术获取汽车漆膜的详细光谱信息，通过先进的图像处理算法提取各类漆膜颜色的光谱特征以形成标签向量，并将其输入至支持向量机与单类支持向量机模型进行训练与优化，构建一个高效的颜色分类模型，能够准确地将汽车漆膜颜色划分为多种预设类别，并有效筛除异常颜色样本。本发明方法具有识别速度快、准确率高、适应性强等优点，可广泛应用于汽车制造、维修、保险及二手车评估行业，为汽车颜色的自动化识别和分类提供了一种全新的方案。
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