论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘立峰,武奇生,姚博彬
关键词: 桥梁裂缝分类,高斯尺度空间,背景差,支持向量机
来源: 工业仪表与自动化装置 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 长安大学电子与控制工程学院
基金: 中央高校基本科研业务费团队(310832173701)
分类号: U446;TP391.41
页码: 13-16+114
总页数: 5
文件大小: 1594K
下载量: 126
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