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一种基于机器学习算法和计算机视觉的裂纹辨识方法

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针对当前计算机视觉方法对图像裂纹识别效率与精度低的问题，本发明公开了一种基于机器学习算法和计算机视觉的裂纹辨识方法。该方法通过计算图像的灰度共生矩阵，得到了角二阶矩、熵、对比度、自相关系数、逆差矩及方差等矩阵特征。将矩阵特征作为图像纹理特征，建立了多种分类器对图像进行分类，得到图像类别辨识概率。根据D‑S证据理论，将采用不同分类器得到的图像类别辨识概率进行融合，通过融合后的概率对图像中是否存在裂纹进行判别。该方法不同于采用单一分类器对图像进行分类，通过融合不同分类器得到的信息，降低了裂纹识别的不确定性，提高了裂纹辨识精度。

著录项

公开/公告号CN113947570A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-18

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN202111157916.4
发明设计人孙羽键;徐自力;辛存;王存俊;
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申请日2021-09-30
分类号G06T7/00(20170101);G06V10/764(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);G06N20/10(20190101);
代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;
代理人段俊涛
地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
入库时间 2023-06-19 13:55:46

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