基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别

利齐律; 程良伦; 黄国恒

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基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别

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在车辆颜色识别的过程中,车辆图像中主要颜色区域的准确分割、排除非颜色干扰区域始终是个问题.因此提出一种基于显著性区域检测的抗干扰车辆颜色识别算法,针对车辆颜色区域分割不准确问题进行一定程度的改善,去除车辆颜色干扰区域并使用自适应k近邻算法(KNN)进行颜色分类.实验结果表明,该方法能有效分割车辆主要颜色区域,并且能达到比较好的分类识别效果.

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来源
《工业控制计算机》|2019年第5期|95-96|共2页
作者
利齐律; 程良伦; 黄国恒;
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作者单位

广东工业大学自动化学院,广东广州 510006;

广东工业大学自动化学院,广东广州 510006;

广东工业大学计算机学院,广东广州 510006;

广东工业大学计算机学院,广东广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
车辆颜色识别; 显著性区域检测; 自适应k近邻算法; 抗干扰;
入库时间 2022-08-18 14:07:35

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