警示性图像初始值具有不确定性,其传统的计算模式无法适应数据值的不断变化,使其准确率也得不到保证,为此提出基于大数据的警示性图像颜色纹理特征选取研究。利用相关性度量对警示性图像进行采集;并根据颜色纹理特征选取的复杂性,实现警示性图像的准确检索,进而运用均值漂移分割法实现基于大数据的特征选取。实验对比结果可知,在像素点总数一定的前提下,基于大数据的警示性图像颜色纹理特征选取准确率能够达到96.6%,且误差率仅为2.3%。