基于Hu不变矩的垃圾分类和识别

黄浩然

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基于Hu不变矩的垃圾分类和识别

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随着工农业的发展和生活水平的提高,产生的垃圾数量也急剧增长,对人类的生活和健康造成不同程度的危害.为了削弱垃圾污染对环境的影响,快速实现对垃圾的分类是至关重要的.近年来,机器学习和人工智能的快速发展,为实现高效的垃圾分类和检测提供了新的途径.首先要将收集到的图像进行图像预处理,其次提取Hu不变矩和颜色空间特征作为特征向量,最后建立相似性得分评价体系,其中相似性得分反映了待检测图像和目标图像的相似程度,从而实现垃圾的有效检测和分类.

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来源
《自动化应用》 |2020年第8期|74-76|共3页
作者
黄浩然;
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作者单位

河南农业大学河南郑州 450002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
垃圾分类; Hu不变矩; 颜色空间特征; 机器学习;

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