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1.
针对复杂交通场景图像中路面分割难度大和分割边缘粗糙的问题,提出了一种基于多特征融合和条件随机场的道路分割方法.首先,提取图像的纹理基元特征与颜色特征;然后,将道路分割问题视为一个基于像素的二分类问题,融合所提取的两种特征,使用SVM分类器实现对交通场景图像中路面区域与背景区域的粗糙划分;最后,利用全连接条件随机场中的颜色与位置约束,对分割结果进行优化,获得更加平滑的分割边缘,并与其他分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合与条件随机场的道路分割算法获得了95.37%的平均分割准确率和94.55%的平均像素精度.  相似文献   
2.
桥梁裂缝检测对于桥梁健康检测具有重要的意义.基于布里渊时域分析的分布式光纤传感器能够测量整个结构表面的应变数据.由于测量所得应变数据信噪比低,存在裂缝损伤处的应变异常被噪声"淹没"和"混淆"的问题.针对这一问题,提出一种基于一维堆叠卷积自编码器的分类检测方法.该方法具有噪声鲁棒性强、自提取特征可判别性高等优势.首先,通过布置光纤传感器获取结构表面应变数据,对光纤应变数据进行标准化预处理,并划分应变子序列.然后,使用一维堆叠卷积自编码器自动提取应变子序列的特征.最后,通过Softmax分类器对所提取的应变子序列特征进行分类,即裂缝或非裂缝.实验结果表明,该方法可以有效检测微小裂缝,检测准确率高.并且该方法提取的特征可判别性优于卷积神经网络和堆叠自编码器等方法.  相似文献   
3.
为提高小尺度复杂图像识别准确率,通过对LeNet-5卷积神经网络并入一个新通道,让其处理与边缘有关的信息。结合两种通道产生的不同特征构造分类器,提出一种基于边缘的双路卷积神经网络,对小尺度复杂数据集进行识别。在包含10类产品数据上分类的结果表明,双路卷积神经网络的识别准确率远高于传统网络。最后通过神经网络可视化算法对双路卷积神经网络进行了可视化分析。  相似文献   
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