基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法

本发明公开了基于机器学习的胶体金试纸条结果智能识别分析方法，具体涉及图像检测技术领域，用于解决现有技术中缺乏对显色过程时间动态规律分析的问题；通过获取试纸条在不同时间点的显色图像，提取显色图像的局部特征和全局特征，并基于特征权重的自适应加权融合，形成显色变化特征向量；进一步基于显色变化特征向量构建显色反应的时间动态特征模型，分析显色过程的时间动态规律；通过形态学滤波和主动轮廓模型判断显色区域形态变化的稳定性，结合香农熵计算评估显色信号的动态趋势，当显色区域形态变化稳定且熵值变化符合正常显色趋势时，利用时间动态特征模型对显色结果进行预测并输出试纸条的检测结果，提高了试纸条检测的精准性。