[发明专利]一种目标检测的分类模型建立方法、装置和目标检测设备有效
| 申请号： | 201810984267.7 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109299730B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 刘飞;杨洪勇;赵玫;刘慧霞;韩辅君;张淑宁;唐莉;胡金磊;杨怡泽;李玉玲;刘远山 | 申请（专利权）人： | 鲁东大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06K9/62;G06V10/44;G06V10/56 |
| 代理公司： | 烟台上禾知识产权代理事务所(普通合伙) 37234 | 代理人： | 刘志毅 |
| 地址： | 264000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器人目标检测领域，公开了一种目标检测的分类模型建立方法、装置和目标检测设备，所述方法包括如下步骤：从训练样本集读取样本图像，将样本图像转化到RGB和HSV颜色模型；获取所述颜色模型的R、G、B、H、S、V通道特征，基于线性反投影算法融合颜色信息和空间结构信息，获得最终特征；使用分类器通过所述最终特征对图像进行分类，获得最终分类模型。本发明实施例将颜色信息、空间结构信息与传统线性反投影算法结合，建立的分类模型充分考虑机器人进行目标检测时复杂的环境条件，增强了目标识别的光照适应性和精确性，使得目标检测能够适应复杂的环境，进而为目标检测提供了一种可用方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 检测 分类 模型 建立 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测的分类模型建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：从训练样本集读取样本图像，将样本图像转化到RGB和HSV颜色模型；获取所述颜色模型的R、G、B、H、S、V通道特征，基于线性反投影算法融合颜色信息和空间结构信息，获得最终特征；使用分类器通过所述最终特征对图像进行分类，获得最终分类模型。
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