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基于纹理特征融合的道路垃圾图像识别及提取: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第11期40卷 3212-3218,3305页; 作者：黄兴华叶军一熊杰东北农业大学工程学院黑龙江哈尔滨150030 上海电机学院机械学院上海201306; 为准确利用机器视觉对道路垃圾图像进行识别及提取,在对现有纹理特征提取方法基础上,提出一种纹理特征融合与支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对局部二值模式(LBP)进行改进,得到改进后的A-LBP;将A-LBP与Uniform LBP进行特征融合得...; 为准确利用机器视觉对道路垃圾图像进行识别及提取,在对现有纹理特征提取方法基础上,提出一种纹理特征融合与支持向量机(SVM)相结合的分类识别方法。对局部二值模式(LBP)进行改进,得到改进后的A-LBP;将A-LBP与Uniform LBP进行特征融合得到AD-LBP;利用AD-LBP和梯度方向直方图(HOG)算法对图像进行特征提取,训练SVM对测试样本进行识别分类;对识别出的图像进行形态学处理提取垃圾的质心位置。在沥青道路上进行的垃圾识别及提取实验结果表明,利用AD-LBP+HOG算法进行道路垃圾识别,识别率可达95.58%,并能准确提取垃圾的质心位置。; 来源：详细信息评论

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