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一种基于随机结构森林的结构物表面缺陷检测方法

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本发明公开了一种基于随机结构森林的结构物表面缺陷检测方法，包括如下步骤：采用图像传感器获取结构物表面缺陷的图像数据信息，建立训练样本集和测试样本集。通过利用结构物表面缺陷图像块的特征属性和表面缺陷标签形成的样本特征空间集训练M棵决策树分类器，构建随机结构森林分类器。将需要测试的结构物表面缺陷图像样本输入随机结构森林模型，随机森林中的每棵树对其分类判断，经过所有决策树的投票，投票次数最多的类别得到结构物表面缺陷图像检测结果。本发明在不影响结构物使用的情况下，实现了在复杂环境条件下，对任意拓扑结构的结构物表面缺陷进行自动检测，检测快捷、无损伤及高准确率，并且结构物的养护也更加经济合理。

著录项

公开/公告号CN111353550A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-30

原文格式PDF
申请/专利权人常州信息职业技术学院;
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申请/专利号CN202010174148.2
发明设计人辛改芳;唐静;史新民;朱俊;
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申请日2020-03-13
分类号
代理机构南京知识律师事务所;
代理人王昊
地址 213164 江苏省常州市武进区鸣新中路22号常州信息职业技术学院
入库时间 2023-12-17 09:51:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20200313

实质审查的生效
2020-06-30

公开

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