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基于特征分布的建筑墙体裂缝图像识别方法
被引量：
12
1
作者
曹艳玲
袁义宏
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第2期235-240,共6页
针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,...
针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,对建筑墙体图像进行预处理;通过选择掩模平滑法对墙体图像进行增强处理,将特征分布和高斯混合模型相结合,实现对建筑墙体裂缝图像的高精度识别.结果表明,该方法识别精度较高且识别时间短,预处理效果明显增强.
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关键词
墙体裂缝
图像识别
增强处理
局部直方图均衡法
高斯混合
HARRIS角点检测算
法
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职称材料
题名
基于特征分布的建筑墙体裂缝图像识别方法
被引量：
12
1
作者
曹艳玲
袁义宏
机构
华南理工大学设计学院
出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018年第2期235-240,共6页
基金
广东省教育厅本科高校教学质量与教学改革工程立项建设基金资助项目(粤教高函[2015]133号)
华南理工大学中央高校基本科研业务费资助项目(2015BS09)
文摘
针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,对建筑墙体图像进行预处理;通过选择掩模平滑法对墙体图像进行增强处理,将特征分布和高斯混合模型相结合,实现对建筑墙体裂缝图像的高精度识别.结果表明,该方法识别精度较高且识别时间短,预处理效果明显增强.
关键词
墙体裂缝
图像识别
增强处理
局部直方图均衡法
高斯混合
HARRIS角点检测算
法
Keywords
wall crack
image recognition
enhanced processing
local histogram equalization method
Gauss mixture
Harris corner detection algorithm
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征分布的建筑墙体裂缝图像识别方法
曹艳玲
袁义宏
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2018
12
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