[发明专利]一种由图像提取物体特性的装置及其工作方法

权利要求书

1.一种由图像提取物体特性的检测方法，其特征在于，该方法包括：

至少一个图像传感器在至少一个角度且同一时刻采集实际物体的流媒体文件，在采集每一帧流媒体文件时控制模块获取所述图像传感器此时产生的物理参数，同时上传所述物理参数和流媒体文件至神经网络架构下的材料特征库；最后映射流媒体文件每一帧的图像与物理参数的对应关系，运算模块运算物理参数得出此时图像的光敏度和平面差异度后，与预定义规则的材质特征库调取的数值进行比对，判定此时图像呈现的材料特征属性，输出结果。

2.根据权利要求1所述的一种由图像提取物体特性的检测方法，其特征在于：所述对应关系包括至少一个图像传感器在同一时刻获取的物理参数与图像具体位置关联。

3.根据权利要求1所述的一种由图像提取物体特性的检测方法，其特征在于：所述材料特征库包括但不限于光敏度和平面差异度的对应关联的材料属性。

4.根据权利要求1所述的一种由图像提取物体特性的检测方法，其特征在于：所述物理参数包括曝光时长t、曝光时照明灯光的亮度值大小L。

5.根据权利要求3或4所述的一种由图像提取物体特性的检测方法，其特征在于：所述图像的光敏度Q和平面差异度P计算过程为将图像以像素点为N*N型像素块，N≥1且N∈整数；

识别图像范围内获取像素块值W，所述W值为像素块内的像素点之和，求得W的极小值、中值和极大值，根据下列公式

其中，且

得出逐一计算出所述极小值、中值和极大值的光敏感度Q_min、Q_med和Q_max再计算出第一平面差异度特征P₁，指定一个像素块，取该像素块值W_n乘以第一权重比ω₁，以该像素块中心为基点围绕该基点的8个像素块，取其中每间隔一个像素块值的之和∑W_2n+1乘以第二权重比ω₂，第二次取剩余的像素块值的之和∑W_2n乘以第三权重比ω₃，其中，ω₁＝ω₂+ω₃且ω₁,ω₂,ω₃均为0-32；

即

由上述定义计算第二平面差异度特征P₂,

其中，δ₁+δ₂+δ₃＝1,δ∈[0,1]，

进一步求得第三平面差异度特征P₃

P₃＝P₁×γ₁+P₂×γ₂,γ₁+γ₂＝1,且γ∈[0,1]。

6.一种由图像提取物体特性的装置，构建材料特征属性的特征库，初始化模型在人为经验建立后，经神经网络的自动机器学习完成的数据库模型，且该模型搭建云端，其特征在于：该装置还包括至少一个下列组件：

运算模块、

图像传感器、

控制模块、

感光器件、

电流传感器、

和/或GPS定时钟。

7.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要求1～6任一所述方法的步骤。