【摘 要】
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提出了一种散料装车料位的图像检测方法,该方法将待处理料堆图像分为若干不重叠的子块,对各子块进行了同态滤波、二值化及二值共生矩阵纹理特征提取,并根据纹理特征对各子块
【机 构】
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长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室,西安工程大学
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（CHD2011TD016）
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提出了一种散料装车料位的图像检测方法,该方法将待处理料堆图像分为若干不重叠的子块,对各子块进行了同态滤波、二值化及二值共生矩阵纹理特征提取,并根据纹理特征对各子块进行了分类识别。在识别过程中,提出了一种基于SVM及其后验概率的料堆识别方法,建立了位于交界位置子块的SVM后验概率与其中料堆目标所占比例的关系模型,并将仅采用SVM对子块识别后的料位拟合结果与其后验概率输出相结合,在这些交界位置子块内进行了进一步的图像分割。试验结果表明,所提出的方法与仅采用SVM子块识别的料堆轮廓及料位拟合误差相比,分别减小4
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