[发明专利]一种数据识别方法

摘要

本发明涉及图像识别领域，具体涉及一种数据识别方法，包括：图像采集步骤，采集目标物的图像；特征值计算步骤，从采集的图像中提取图像的颜色特征，计算图像颜色特征中的颜色特征值；图像分类步骤，将图像的颜色特征值输入到经过预先训练的分类模型中，输出图像的分类结果；图像分类步骤还包括：分类阈值优化步骤，获取样本图像并计算颜色特征值，输入样本图像的颜色特征值到分类模型得到初始值，将初始值与样本图像的实际值进行计算得到误差值，利用误差值逆向对分类模型的分类阈值进行优化，直到误差值小于预设的最小值。本发明能解决现有分类模型因采用固定分类阈值导致的通用性低和分类不准确的问题。

主权项

1.一种数据识别方法，其特征在于：包括以下步骤：图像采集步骤，采集目标物的图像；特征值计算步骤，从采集的图像中提取图像的颜色特征，计算图像颜色特征的颜色特征值；图像分类步骤，将图像的颜色特征值输入到经过预先训练的分类模型中，首先得到当前值，然后将当前值与预设的分类阈值进行比较，最后输出图像的分类结果；分类阈值优化步骤，获取已知分类结果的样本图像并计算样本图像的颜色特征值，输入样本图像的颜色特征值到分类模型得到初始值，将初始值与样本图像的实际值进行计算得到误差值，利用误差值逆向对分类模型的分类阈值进行优化，直到误差值小于预设的最小值。