基于支持向量机的路面图像分类方法

发布时间：2017-09-27 14:20

  本文关键词：基于支持向量机的路面图像分类方法

  更多相关文章： 路面分类 颜色特征 纹理特征 模糊支持向量机

【摘要】：针对路面结构特征,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合模糊支持向量机的路面分类识别方法。提取路面图像的HSV颜色空间的颜色矩作为颜色特征,采用灰度共生矩阵法提取纹理特征,融合路面图像的颜色特征与纹理特征,采用模糊支持向量机进行支持向量特征训练,通过训练得到能尽可能多的满足每一种图像的样本数据特征的特征向量。通过实验,对比了采用传统的支持向量机与模糊支持向量机对路面分类识别的正确率。实验表明本研究所提出方法的有效性。
【作者单位】： 河北工业大学机械工程学院;空军第一航空学院;
【关键词】： 路面分类 颜色特征 纹理特征 模糊支持向量机
【基金】：河北省自然科学基金项目(E2014202114)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 工作于室外非结构环境下的移动机器人,如用于搜索、安全巡护、救援的机器人以及林业、农业机器人等,在作业时会遇到不同类型的路面,如泥土路、砂砾路、柏油路、砖路、石子路、草坪等。特别是轮式移动机器人在不同路面上行驶时,由于车轮与地面的交互作用,路面状态对机器人行驶

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1 余锦华;汪源源;陈萍;;基于模糊支持向量机预测胎重的方法研究与比较[J];仪器仪表学报;2008年11期

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本文编号：930137