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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法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：CN119723347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411822302.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法是由宋贝宁;张刘;伍斌设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法在说明书摘要公布了：一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法，涉及计算机视觉和机器学习技术领域，该方法利用高光谱成像技术获取汽车漆膜的详细光谱信息，通过先进的图像处理算法提取各类漆膜颜色的光谱特征以形成标签向量，并将其输入至支持向量机与单类支持向量机模型进行训练与优化，构建一个高效的颜色分类模型，能够准确地将汽车漆膜颜色划分为多种预设类别，并有效筛除异常颜色样本。本发明方法具有识别速度快、准确率高、适应性强等优点，可广泛应用于汽车制造、维修、保险及二手车评估行业，为汽车颜色的自动化识别和分类提供了一种全新的方案。

本发明授权一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法在权利要求书中公布了：1.一种结合高光谱和支持向量的汽车漆膜颜色识别分类方法，其特征是：该方法由以下步骤实现： 步骤一、选取多种标准漆膜色卡，将其划分为七组，每组四种色卡为近似颜色，设定成像条件在照度均匀的实验光源下，对各组色卡采用高光谱相机成像获取各组色卡的高光谱图像，并对所述高光谱图像进行预处理获得光谱反射信息； 步骤二、采用连续投影算法按组别对各色卡的可见光波段的光谱反射信息进行降维处理，提取各组别的色卡的特征波长，每组中四张色卡具有相同的特征波长；选取初始的特征波长组合； 步骤三、进行复杂成像条件模拟与成像测量； 模拟与步骤一所述成像条件存在差异的复杂成像条件进行成像，获得复杂成像条件下的各组颜色的光谱反射信息，然后重复步骤二的操作，获得特征波长数据； 将所述特征波长数据与步骤二选取初步的特征波长组合进行对比，对所述初始的特征波长进行二次筛选，将筛选出的特征波长作为支持向量机的标签向量； 步骤四、将步骤三所述的标签向量作为支持向量机的训练样本，训练支持向量机使其能够准确识别与分类漆膜颜色；同时采用所述训练集对单类支持向量机进行训练，使单类支持向量机能够对异常颜色进行筛查识别；由单类支持向量机和支持向量机结合组成汽车漆膜颜色的识别分类模型。

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