【摘 要】
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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
【机 构】
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东北农业大学工程学院,上海电机学院机械学院
【基金项目】
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上海市科委科技创新行动计划基金项目(12231202500)
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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
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