一种基于图像分析的数据自动分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像分析的数据自动分析方法，属于样本浓度分析技术领域，通过先获取在固定环境信息下的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值，然后对历史样本图像中的样本图像特征与历史样本图像对应的浓度标签值之间的关联关系进行学习，从而形成数据映射规则，最后即可通过数据映射规则对样本浓度进行分析，结合了图像特征提取以及图像特征分析技术，能够适用于大多数颜色随浓度发生变化的样本，提高样本浓度检测效率的同时，能够有效地降低样本浓度检测成本，具有广阔的应用场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于样本浓度分析，具体涉及一种基于图像分析的数据自动分析方法。

技术介绍

1、样本在使用的过程中，常常需要对其浓度进行检测，而现有浓度检测仪一般都是整合型的仪表，包括浓度仪表、ph(酸碱度)仪表、orp(氧化还原电位)仪表、电导率仪表和在线腐蚀率仪表，但这些仪表整合在一起成本昂贵，一般用户无法接受。因此，亟需针对大多数样本检测提出一种低成本且高效率的浓度分析方法。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于图像分析的数据自动分析方法，用以解决现有技术对样本浓度分析成本昂贵以及效率较低的问题。

2、一种基于图像分析的数据自动分析方法，包括：

3、获取固定环境信息下的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值；其中，所述固定环境信息包括固定光源以及样本的固定放置位置；

4、提取每一个历史样本图像中的样本图像特征，并根据历史样本图像所对应的样本图像特征与对应的浓度标签值共同构建训练数据对；

5、以所述训练数据对为基础，通过深度学习算法对样本图像特征与对应的浓本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，获取固定环境信息下的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值，包括：获取固定环境信息下的预设静置时长的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值。

3.根据权利要求2所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，提取每一个历史样本图像中的样本图像特征，并根据历史样本图像所对应的样本图像特征与对应的浓度标签值共同构建训练数据对，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，提取历史样本图像...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，获取固定环境信息下的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值，包括：获取固定环境信息下的预设静置时长的历史样本图像以及历史样本图像对应的浓度标签值。

3.根据权利要求2所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，提取每一个历史样本图像中的样本图像特征，并根据历史样本图像所对应的样本图像特征与对应的浓度标签值共同构建训练数据对，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，提取历史样本图像的亮度值特征、对比度特征以及灰度值特征，并对亮度值特征、对比度特征以及灰度值特征进行融合之后，得到样本图像特征，包括：

5.根据权利要求4所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，对亮度值特征、对比度特征以及灰度值特征进行融合之后，获取样本图像特征，包括：

6.根据权利要求1所述的基于图像分析的数据自动分析方法，其特征在于，获取固定环境信...

【专利技术属性】
技术研发人员：林虹君，刘琪琦，周喆，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，
类型：发明
国别省市：