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龙图腾网获悉杭州海关丝类检测中心申请的专利一种基于机器视觉的羽绒识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510442678.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器视觉的羽绒识别方法及系统是由苏日娜;秦鑫;潘璐璐;方云设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的羽绒识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的羽绒识别方法及系统，其中涉及的识别方法包括：S1.获取原始图像，提取H、S、V通道分量数值；S2.计算V通道分布直方图、以及H、S、V通道累计分布函数图；S3.提取像素值、累计概率作为图像的显著特征；S4.采用随机森林算法对处理后的图像特征进行筛选；S5.构建多特征加权聚合模型，将各特征的显著性排名进行加权聚合，得到图像的最终特征；S6.将图像的最终特征输入至决策树模型中进行识别，输出白绒或杂绒的结果；S7.将识别出的白绒或杂绒对应的图像特征输入支持向量机模型中进行识别，支持向量机模型输出白绒或杂绒中是新鲜绒还是回收绒；S8.将识别结果进行统计叠加，得到最终识别结果。

本发明授权一种基于机器视觉的羽绒识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的羽绒识别方法，其特征在于，包括： S1.获取与羽绒相对应的原始图像，并提取原始图像的H、S、V通道分量数值； S2.计算V通道分布直方图、以及H、S、V通道累计分布函数图； S3.提取V通道分布直方图中峰值所对应的像素值、以及H、S、V通道累计分布函数图中0-255像素值所对应的累计概率作为图像的显著特征，并对原始图像的显著特征进行归一化处理，得到处理后的图像显著特征； S4.采用随机森林算法对处理后的图像特征进行筛选，得到图像显著特征中各特征的显著性排名； S5.构建多特征加权聚合模型，并基于多特征加权聚合模型将各特征根据显著性排名进行加权聚合，得到图像的最终特征； S6.将图像的最终特征输入至决策树模型中进行识别，决策树模型输出白绒或杂绒的结果； S7.将识别出的白绒或杂绒对应的图像特征输入支持向量机模型中进行识别，支持向量机模型输出白绒或杂绒中是新鲜绒还是回收绒； S8.将步骤S6、S7输出的识别结果进行统计叠加，得到最终识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州海关丝类检测中心，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市文三路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。