【摘 要】
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针对中小型水域漂浮垃圾清理困难问题,提出基于计算机视觉的水面目标分割与识别方法,利用计算机技术为水面垃圾清理机器人提供指导。首先,使用Mean-shift法综合像素点的值域
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院; 陕西科技大学机电工程学院;
【基金项目】
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陕西省重点科技创新团队计划项目(项目编号:2014KCT-15);陕西省科技统筹创新工程计划项目(2016KTCQ01-35)
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针对中小型水域漂浮垃圾清理困难问题,提出基于计算机视觉的水面目标分割与识别方法,利用计算机技术为水面垃圾清理机器人提供指导。首先,使用Mean-shift法综合像素点的值域特征与空间域信息,对图像进行聚类平滑,同时结合OTSU法解决复杂背景下水面目标的分割;然后,设计用于描述水面目标的颜色、几何、纹理特征参数,根据5种水面目标在三类特征上差异的显著性构建分步识别流程;最后,建立用于多分类的支持向量机(SVM)模型,按识别流程进行识别。实验结果表明,相比于传统OTSU法和Niblack法,本文方法具有更好的分割效果,5种水面目标均可从复杂背景中提取出来,并可被快速识别,平均识别准确率为93%,平均漏报率和误报均未超过7%,与用所有特征参数进行直接识别相比,本文提出的分步识别方法在准确率、可靠性和执行时间上均有一定优势,可为水面机器人的工作提供技术支撑。
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