多源异构数据多通道数据色彩化转换方法

技术领域

本发明涉及机器视觉及图像处理相关技术领域，尤其是指一种多源异构数据多通道数据色彩化转换方法。

背景技术

为响应社会5.0倡议的社会实施进展，预计将有越来越多的传感器和设备连接到互联网。随着传感器数量的增加，它们生成的数据量也会增加。因此，需要改进的数据分析方法来处理在任何给定时间以高效率和高精度连续生成的数据。当感知特定环境中的信息时，通常会获取几种不同类型的数据，这些数据通常是计算机科学以多维方式处理和分析，以获得有用的知识。无论分析领域如何，当对单个分析目标进行多个传感并获得不同类型的数据时，在许多情况下，每个元素都会随时间变化。考虑到多个因素的关联效应，分析性能应提高，而不是单独处理每个因素，但在这种情况下，如何有效利用维度相关性进行特征提取是本领域技术人员研究的对象。

发明内容

本发明提供了一种通过颜色的属性来分析数据方法。这种方法使我们能够考虑维度之间的关系，实现高性能的特征提取的多源异构数据多通道数据色彩化转换方法。

多源异构数据多通道数据色彩化转换方法，其转换方法的具体流程如下：

一、将多种不同型号的传感器获取的数字信号输入在n×3的矩阵中形成标准数据；

二、将标准数据输入矩阵运算后映射到R、G、B数据，得到n个RGB彩色图像；

三、将步骤二获取的n个RGB彩色图像通过矩阵乘法转换为多通道数据融合图像；

所述的n×3的矩阵为：

所述的矩阵运算逻辑如下：开始后多种不同型号的传感器数据输入转化为n×3的矩阵，规定矩阵初始行数i＝1，i小于等于n时按照获取的窗口单元滑动到第i行的传感器数据X1、X2、X3，而后将不同型号传感器数据与R、G、B分量进行n×3的矩阵运算得到RGB图像，当RGB图像数量小于传感器数据数量时回到获取的窗口单元滑动到第i行的传感器数据X1、X2、X3，而后将不同型号传感器数据与R、G、B分量进行n×3的矩阵运算得到RGB图像进行循环运算，直至图像数量大于等于数据数量：i＝i+1后将RGB彩色图像通过矩阵乘法转换为多通道数据融合图像简称X′

所述的矩阵乘法公式为：

在本发明的研发中首先解决了不同类型传感器显示单一数据不具备对多种数据的多维度融合能力，其次对简单的RGB图像表示二维局限性，包括在表示颜色分量的刺激时，它会带来计算挑战。在RGB颜色空间中，传感器数据都被解释为点，会出现与左侧红色的距离相同数据点，图像显示上并且没有区别。此外，简单的RGB图像表示法不可能正确处理三种原色之间的相关性，这三种原色是所有颜色的组成部分，因为在训练CNN时，每个颜色分量都是独立处理的。为了克服这些问题，开发了新型颜色空间，称之为多通道数据融合图像简称X′

所述在步骤一中，通过将多种不同型号的传感器数据转换为颜色的表示，可以将数据的三维转换为一个称为颜色的元素，同时保留维度之间的关系，也就是人类视觉的颜色表示，完成处理R、G和B颜色分量之间的相关性。

所述在步骤二中，将多种不同型号的传感器数据整合到N×3的矩阵中，通过矩阵运算来遍历每个数据，最终得到N个RGB彩色图像，确保颜色数据的提取准确性。

所述步骤三中多通道数据融合图像为R、G、B颜色分量的线性组合。在步骤三中，由于RGB表示也可能导致问题，例如实际颜色不同，即使从每个颜色到参考颜色的距离相同。故选用另一种颜色空间，也称为多通道数据融合图像。因为它可以将每个颜色分量表示为R/G和B的简单线性组合，使得解释三种颜色之间的关系变得容易。

所述窗口单元为不同型号传感器数据在同一时间段内的数据值集合。

所述多种不同型号的传感器包括位移传感器、力传感器、速度传感器、温度传感器、流量传感器、气体成份传感器。

本发明解决了多个传感器数据表达的复杂性以及RGB表示的实际局限性，在进行多通道数据色彩化转换时实现了最优的准确度。

附图说明

下面结合附图对本发明做进一步说明：

图1为本发明多源异构数据多通道数据色彩化转换方法流程逻辑图；

图2为本发明使用的实施例数据情况视图；

图3为本发明中窗口单元截取示意图；

图4为本发明多通道数据融合图像转换原理图。

具体实施方案

下面结合附图1-4具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

多源异构数据多通道数据色彩化转换方法，其转换方法的具体流程如下：

一、将多种不同型号的传感器获取的数字信号输入在n×3的矩阵中形成标准数据；

二、将标准数据输入矩阵运算后映射到R、G、B数据，得到n个RGB彩色图像；

三、将步骤二获取的n个RGB彩色图像通过矩阵乘法转换为多通道数据融合图像；

所述的n×3的矩阵为：

矩阵运算逻辑如下：开始后多种不同型号的传感器数据输入转化为n×3的矩阵，规定矩阵初始行数i＝1，i小于等于n时按照获取的窗口单元滑动到第i行的传感器数据X1、X2、X3，而后将不同型号传感器数据与R、G、B分量进行n×3的矩阵运算得到RGB图像，当RGB图像数量小于传感器数据数量时回到获取的窗口单元滑动到第i行的传感器数据X1、X2、X3，而后将不同型号传感器数据与R、G、B分量进行n×3的矩阵运算得到RGB图像进行循环运算，直至图像数量大于等于数据数量：i＝i+1后将RGB彩色图像通过矩阵乘法转换为多通道数据融合图像，多通道数据融合图像简称X′

矩阵乘法公式为：

步骤一中，通过将多种不同型号的传感器数据转换为颜色的表示，可以将数据的三维转换为一个称为颜色的元素，同时保留维度之间的关系。

步骤二中，将多种不同型号的传感器数据整合到N×3的矩阵中，通过矩阵运算来遍历每个数据，最终得到N个RGB彩色图像。

步骤三中多通道数据融合图像为R、G、B颜色分量的线性组合。

作为结构优选多种不同型号的传感器包括位移传感器、力传感器、速度传感器、温度传感器、流量传感器、气体成份传感器。窗口单元为不同型号传感器数据在同一时间段内的数据值集合。

本发明具体实施例采用的数据情况如图2所示，通过不同的传感器数据X1、X2、X3感应不同时间下的不同数据情况，如站立数据、正坐数据、上/下楼梯数据、骑车数据等，而后如图3所示逐窗口剪切和滑动数据，最后如图4所示将逐窗口裁切数据通过N×3的矩阵转变为R、G、B数据通道形成N个RGB彩色图像，N个RGB彩色图像通过矩阵运算色彩转化为多通道数据融合图像。

上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下做出各种变化。