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基于主成分分析与神经网络的路面破损病害图像分类方法
- 专利权人:
- 重庆亲禾智千科技有限公司
- 发明人:
- 阎旭,袁杨宇,张荣华,林远江
- 申请号：
- CN201810005345.4
- 公开号：
- CN108197655A
- 申请日:
- 2018.01.03
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 刘坤
- 摘要：
- 本发明属于道路检测技术领域。目的在于提供效率高、准确性高的基于主成分分析与神经网络的路面破损病害图像分类方法。传统的道路病害图像分类通过人工筛选方式进行，耗时多且出错率高。本发明结合主成分分析算法与神经网络算法实现道路病害图像的分类，针对原始病害图像进行尺寸归一化处理，使每张图像的特征向量维度一致，再将归一化处理后的图像数据进行主成分分析特征提取，大大降低了图像数据的维度，然后通过建立基于遗传算法改进的神经网络，对重要度大的特征主分量进行训练，最后进行网络分类，输出结果，从而完成道路病害图像的识别。本发明有效地提高了道路病害图像筛选的效率与准确性，简便易行。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
