[发明专利]一种基于支持向量机的羽绒检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述方法包括：

建立包含不同羽绒类别及对应羽绒数据的羽绒数据库；

根据所述羽绒数据库选取一定数量的羽绒类别及对应的羽绒数据作为样本形成训练集；

对训练集中的样本进行预处理，以预处理后的羽绒数据作为输入，羽绒类别作为输出，对支持向量机模型进行训练，获得羽绒向量机模型；

获取待检测羽绒的羽绒数据并进行相同的预处理，将预处理后的羽绒数据输入到所述羽绒向量机模型中，得到待检测羽绒的羽绒类别。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述羽绒类别包括鸭绒和鹅绒，所述羽绒数据包括已知的不同类别羽绒的图像信息、颜色信息和气味信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述图像信息包括利用工业CCD相机进行采集，所述颜色信息包括利用色敏传感器进行采集，所述气味信息包括利用气敏传感器进行采集。

4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述对训练集中的样本进行预处理包括：

对羽绒数据中的图像信息进行预处理，去除图像信息中的噪声和边缘模糊，利用插值法将包含图像信息的图像进行尺寸规范化处理，并将处理后的图像通过RGB三通道加权平均转换为灰度图，对灰度图进行灰度归一化处理，提取灰度图中羽绒的形状特征和纹理特征。

5.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述灰度图中羽绒的形状特征包括：灰度图中羽绒的绒朵面积；

灰度图中羽绒的纹理特征包括：灰度图中羽绒的羽梗大小。

6.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，所述对训练集中的样本进行预处理还包括：

对羽绒数据中的颜色信息和气味信息分别进行小波去噪和归一化预处理。

7.根据权利要求6所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于所述对支持向量机模型进行训练，获得羽绒向量机模型，包括：

高维空间中建立支持向量机模型的线性回归函数为

其中，为输入x的非线性映射函数，ω为权重向量，b为函数的偏置项，ω和b根据下述函数确定：

其中，a_i、a_i^*、a_j和a_j^*均为拉格朗日乘子，x_i为训练集中第i个样本的输入向量，x_j为训练集中第j个样本的输入向量，训练集为K＝{(x_i,y_i),i＝1,2,…,n}，n为训练集中样本的数量，y_i为训练集中第i个样本对应的输出值，K(x_i,x_j)＝φ(x_i)φ(x_j)为径向核函数，SV为样本中的输入向量集，C为支持向量机模型的惩罚参数，ε为线性回归函数的松弛变量；

根据确定的权重向量ω和函数的偏置项b得到羽绒向量机模型为；

8.根据权利要求7所述的一种基于支持向量机的羽绒检测方法，其特征在于，还包括对构建的羽绒向量机模型进行验证；

选取羽绒数据库中的非训练集的羽绒数据作为验证集，输入到所述羽绒向量机模型中，得到计算的验证集羽绒类别，将计算的验证集羽绒类别与验证集在数据库中的羽绒类别进行比较，对羽绒向量机模型进行验证。

9.一种基于支持向量机的羽绒检测系统，其特征在于，所述系统包括：

数据库建立模块，用于建立包含不同羽绒类别及对应羽绒数据的羽绒数据库；

训练集形成模块，用于根据所述羽绒数据库选取一定数量的羽绒类别及对应的羽绒数据作为样本形成训练集；

模型建立模块，用于对训练集中的样本进行预处理，以预处理后的羽绒数据作为输入，羽绒类别作为输出，对支持向量机模型进行训练，获得羽绒向量机模型；

结果获取模块，用于获取待检测羽绒的羽绒数据并进行相同的预处理，将预处理后的羽绒数据输入到所述羽绒向量机模型中，得到待检测羽绒的羽绒类别。