基于改进AdaBoost算法识别包装瓶的设计与实现

杨平林; 李泽山; 郭改枝

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基于改进AdaBoost算法识别包装瓶的设计与实现

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设计使用智能手机远程控制机器人,以树莓派(Raspberry Pi)作为系统主控核心,充当服务器端的角色,融合Haar-like特征值、分类器的加权系数以及AdaBoost算法,提出WIE-AdaBoost算法,并给出实现流程,最终通过无线网络使用智能手机实现对不同包装瓶的准确分类,并进行实验验证其准确性。实验结果表明,改进后的AdaBoost算法在训练集样本相对适合的情况下,对各种包装瓶的识别准确率达到92.86%,比传统AdaBoost算法的准确率提升9%左右,系统识别时间约为5 ms,已达到工业识别1 s的要求。

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来源
《内蒙古师范大学学报：自然科学版》 |2021年第3期|268-274|共7页
作者
杨平林; 李泽山; 郭改枝;
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作者单位

内蒙古师范大学计算机科学技术学院;

内蒙古呼和浩特010022;

国家林业和草原局信息中心;

北京100010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP319.9;
关键词
树莓派; Haar-like特征; AdaBoost算法; 识别包装瓶;

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