【摘 要】
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针对移动机器人在光伏组件清洁过程中对光伏电站的非平坦地形分类问题,提出采用W-MC-MS准则优化视觉词袋模型的分类方法对地形图像进行分类.首先,对采集到的光伏电站实际地形图像进行SIFT特征提取,然后将这些特征利用K均值聚类算法进行聚类计算,生成地形图像的初始码本词典;引入W-MC-MS准则对其进行优化,以降低码本词典规模,提高视觉地形分类性能.实验以地形图像的平均分类精度和分类时间代价作为评价标准,对比码本词典优化前后的分类性能,验证了优化方法在地形分类中的有效性.
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,兰州 730050
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针对移动机器人在光伏组件清洁过程中对光伏电站的非平坦地形分类问题,提出采用W-MC-MS准则优化视觉词袋模型的分类方法对地形图像进行分类.首先,对采集到的光伏电站实际地形图像进行SIFT特征提取,然后将这些特征利用K均值聚类算法进行聚类计算,生成地形图像的初始码本词典;引入W-MC-MS准则对其进行优化,以降低码本词典规模,提高视觉地形分类性能.实验以地形图像的平均分类精度和分类时间代价作为评价标准,对比码本词典优化前后的分类性能,验证了优化方法在地形分类中的有效性.
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