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基于高斯尺度空间和SVM的桥梁裂缝检测研究
被引量：
11
1
作者
刘立峰
武奇生
姚博彬
《工业仪表与自动化装置》
2019年第1期13-16,114,共5页
针对现有的桥梁裂缝检测及分类算法在光照不均匀条件下,存在检测精度不高、分类效果不理想的问题,提出了一种基于高斯尺度空间与支持向量机(sopport vector machine,SVM)多分类器相结合的桥梁裂缝检测及分类算法。该文对待处理裂缝图像...
针对现有的桥梁裂缝检测及分类算法在光照不均匀条件下,存在检测精度不高、分类效果不理想的问题,提出了一种基于高斯尺度空间与支持向量机(sopport vector machine,SVM)多分类器相结合的桥梁裂缝检测及分类算法。该文对待处理裂缝图像进行预处理,消除噪声干扰;通过裂缝图像与二维高斯函数进行卷积运算来创建高斯尺度空间,在高斯尺度空间下估计背景,利用背景差法消除光照干扰,进而提取出具有区分度的裂缝图像特征向量;利用SVM多分类器进行桥梁裂缝分类。实验结果表明所提出的算法具有较高的分类精度。
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关键词
桥梁
裂缝
分类
高斯尺度空间
背景差
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于高斯尺度空间和SVM的桥梁裂缝检测研究
被引量：
11
1
作者
刘立峰
武奇生
姚博彬
机构
长安大学电子与控制工程学院
出处
《工业仪表与自动化装置》
2019年第1期13-16,114,共5页
基金
中央高校基本科研业务费团队(310832173701)
文摘
针对现有的桥梁裂缝检测及分类算法在光照不均匀条件下,存在检测精度不高、分类效果不理想的问题,提出了一种基于高斯尺度空间与支持向量机(sopport vector machine,SVM)多分类器相结合的桥梁裂缝检测及分类算法。该文对待处理裂缝图像进行预处理,消除噪声干扰;通过裂缝图像与二维高斯函数进行卷积运算来创建高斯尺度空间,在高斯尺度空间下估计背景,利用背景差法消除光照干扰,进而提取出具有区分度的裂缝图像特征向量;利用SVM多分类器进行桥梁裂缝分类。实验结果表明所提出的算法具有较高的分类精度。
关键词
桥梁
裂缝
分类
高斯尺度空间
背景差
支持向量机(SVM)
Keywords
bridge crack classification
Gaussian scale space
poor background
support vector machine(SVM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯尺度空间和SVM的桥梁裂缝检测研究
刘立峰
武奇生
姚博彬
《工业仪表与自动化装置》
2019
11
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