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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种基于图像分析的服装褶皱检测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：CN121190468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511715469.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像分析的服装褶皱检测方法是由汝吉东;王颖设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分析的服装褶皱检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分析的服装褶皱检测方法，涉及图像数据处理技术领域，包括：根据去噪后的特征图谱，对褶皱区域进行初步定位，针对动态场景下的图像数据进行区域划分，得到初步分割的褶皱区域；通过初步分割的褶皱区域，对区域边界进行优化处理，得到清晰的褶皱边界数据；根据实时传输的检测信息，生成检测报告数据，结合生产线反馈机制进行信息整合，得到用于质量评估的综合数据；通过综合数据，将检测信息与生产参数进行关联分析，若检测信息显示褶皱超出容忍范围，则自动调整图像采集参数，得到优化后的检测流程数据。本发明实现了复杂环境下服装褶皱的精确检测。

本发明授权一种基于图像分析的服装褶皱检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分析的服装褶皱检测方法，其特征在于，包括： 获取服装图像数据，对所述服装图像数据进行标注处理，获得初始训练数据集；对所述初始训练数据集进行特征提取，获得特征图谱；对所述特征图谱进行过滤处理，获得去噪后的特征图谱； 将所述去噪后的特征图谱进行区域划分，获得初步分割的褶皱区域；对所述初步分割的褶皱区域的边界进行优化处理，获得清晰的褶皱边界数据；将所述清晰的褶皱边界数据，结合预设的褶皱形态模板进行匹配分析，获得最终的褶皱检测结果； 将所述最终的褶皱检测结果与生产线的图像采集频率进行同步匹配，获得实时传输的检测信息；根据实时传输的检测信息，自动生成检测报告数据，结合生产线反馈机制进行信息整合，获得综合数据；将所述综合数据与生产参数进行关联分析，获得服装褶皱检测结果； 获得特征图谱包括： 对所述初始训练数据集中的服装图像数据进行分层分解，对分层分解的图像进行区域划分，获取分层后的图像数据集合； 通过所述分层后的图像数据集合，采用边缘检测工具提取多尺度特征，若检测到的特征强度低于预设的阈值，则对服装图像数据进行增强处理，获得包含细微特征的中间特征集合； 根据所述中间特征集合，对特征进行整合，将不同尺度的特征进行加权组合，获取统一的特征表示图；对所述统一的特征表示图进行图像内容区分，结合数据特征分析结果，获得特征图谱； 获得清晰的褶皱边界数据包括： 根据所述去噪后的特征图谱，对区域周边的像素梯度进行分析，提取出模糊边界的关键部分，获得初步识别的边界信息；通过所述初步识别的边界信息，对边界部分的像素值进行处理，增强边界区域的对比度，获得增强后的边界特征数据； 根据所述增强后的边界特征数据，对边界区域内的噪声进行清理，获取清理后的边界线条；通过所述清理后的边界线条，对边界线条的连续性进行检测，修复中断或模糊的部分，获得清晰的褶皱边界数据。

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