一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统技术方案

本发明专利技术涉及智能识别技术领域，具体为一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，系统包括：连续帧分析模块基于视频流提取连续帧，执行像素对比，提取每帧内机械部件的形状和纹理信息。本发明专利技术中，通过深入分析连续视频帧中的机械部件细节，能显著提升对细微磨损或变形的检测能力，动态交互模拟和运动轨迹建模技术精确评估和预测部件间的相互作用及其运动轨迹，极大提高自动化系统的反应速度和决策效率，此外，对颜色流变的监测及光源变化的详尽分析，优化了在不同照明条件下的颜色识别准确性，这对实时视觉系统尤其关键，集成机器学习进行形状和大小关联性分析的方法，能在复杂环境中提供更高级别的环境感知能力，从而优化工业自动化过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能识别，尤其涉及一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统。

技术介绍

1、智能识别
涉及使用人工智能算法来分析和识别图像、视频、声音等数据中的特定模式和对象。这个领域主要依赖于机器学习、深度学习和计算机视觉技术。通过训练模型识别不同的数据特征，智能识别系统能够执行多种复杂任务，例如面部识别、物体追踪、场景理解等。此技术在安全监控、自动驾驶、医疗诊断、个性化推荐等多个行业中有广泛的应用。智能识别不仅提高了处理速度和精度，也极大地扩展了机器的应用场景，使得机器能够在更复杂的环境中作出反应。

2、其中，遮挡物分析与物体颜色智能识别系统是指使用智能识别技术来分析图像中被遮挡的物体，并智能地识别这些物体的颜色。这种系统可以在物体部分被遮挡的情况下，通过分析可见部分的特征，推断整个物体的形态和颜色。该系统的用途广泛，可以应用于视频监控、图像编辑软件、自动驾驶汽车的视觉系统等领域。在实际应用中，这种技术能够帮助提高图像识别的准确性和鲁棒性，尤其是在复杂的视觉环境中，能有效地支持决策制作和环境感知。

3、在传统技术中，面对部分遮挡本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述帧特征集的获取步骤具体为：

3.根据权利要求2所述的遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述物体运动轨迹模型的获取步骤具体为：

4.根据权利要求3所述的遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述颜色变化模型的获取步骤具体为：

5.根据权利要求4所述的遮 挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述关键形态特征的获取步骤具体为：

【技术特征摘要】

1.一种遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述帧特征集的获取步骤具体为：

3.根据权利要求2所述的遮挡物分析与物体颜色智能识别系统，其特征在于，所述物...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯海滨，刘云明，
申请(专利权)人：深圳喜为智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：