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基于复杂背景下的绝缘子图像识别与提取
被引量:
1
1
作者
贾竣淇
杜文
+1 位作者
刘津如
张吉梦
《农业科技与装备》
2021年第6期50-52,共3页
为获取最优的绝缘子识别和提取方法,采用最大似然法、支持向量机和神经网络算法处理复杂背景下的图片。结果表明:神经网络、支持向量机、最大似然法的平均精度依次为95.727%,95.386%和95.52%;在复杂背景的电力绝缘子识别和提取中,神经...
为获取最优的绝缘子识别和提取方法,采用最大似然法、支持向量机和神经网络算法处理复杂背景下的图片。结果表明:神经网络、支持向量机、最大似然法的平均精度依次为95.727%,95.386%和95.52%;在复杂背景的电力绝缘子识别和提取中,神经网络算法的精度略好。
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关键词
绝缘子
监督分类
小斑块去除
识别与提取
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职称材料
题名
基于复杂背景下的绝缘子图像识别与提取
被引量:
1
1
作者
贾竣淇
杜文
刘津如
张吉梦
机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业科技与装备》
2021年第6期50-52,共3页
文摘
为获取最优的绝缘子识别和提取方法,采用最大似然法、支持向量机和神经网络算法处理复杂背景下的图片。结果表明:神经网络、支持向量机、最大似然法的平均精度依次为95.727%,95.386%和95.52%;在复杂背景的电力绝缘子识别和提取中,神经网络算法的精度略好。
关键词
绝缘子
监督分类
小斑块去除
识别与提取
Keywords
insulator
supervised classification
small spot removal
identification and extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂背景下的绝缘子图像识别与提取
贾竣淇
杜文
刘津如
张吉梦
《农业科技与装备》
2021
1
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