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一种基于多通道特征融合和机器学习的漏水检测方法

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本发明公开了一种基于多通道特征融合和机器学习的漏水检测方法，首先选择漏水检测的区域得到待检测视频图像序列，然后对选定的待检测视频图像序列通过动态变化区域图像块提取和分割得到待分类图像块集合，对待分类图像块集合提取的特征包括梯度通道特征，HOG通道，LUV色彩空间的L通道特征，对样本集合中提取这三个特征归一化融合后进行SVM训练，得到一个分类器，将待分类图像块提取的特征集合输入分类器即可得到待预测漏水图片的分类结果，最后采用非极大值抑制的方法并进行简单的统计以及阈值控制得到最终的漏水检测结果。本发明具有非接触性，成本低的优点，并能对漏水的程度提供一定的信息，能够在一定条件下完成高精度的漏水检测。

著录项

公开/公告号CN107833221B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-07

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN201711231503.X
发明设计人张海剑;蔡忠强;熊鑫诚;葛一徽;刘妍;
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申请日2017-11-29
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/254(20170101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人王琪
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
入库时间 2022-08-23 11:08:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-07

授权

授权
2018-04-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20171129

实质审查的生效
2018-03-23

公开

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