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题名利用稀疏表达分类器实现交通指示灯识别
被引量：1
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作者
王园园
周楠
许佳
李杨梓欣
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机构
达州市经济和信息化局
成都信息工程大学
四川文理学院
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出处
《拖拉机与农用运输车》
2020年第4期17-20,23,共5页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(61802036)。
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文摘
主要利用稀疏表达分类器的相关理论,推导出稀疏表达分类器的相关解法,对基于稀疏表达分类器建立的红绿灯识别系统进行试验验证。试验结果表明,该方法识别效果较好。
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关键词
交通指示灯
稀疏表达
分类器
稀疏表达分类器
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Keywords
Traffic light
Sparse expression
Classifier
Sparse representation-based classifier
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于蜂群单阈值分割的SRC板材缺陷分类方法
被引量：1
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作者
魏晓慧
马晓珍
刘亚秋
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机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2017年第3期292-298,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31370565)
哈尔滨市科技创新人才研究专项基金资助项目(2015RAYXJ005)
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文摘
针对传统单阈值板材缺陷分割算法易陷入局部最优、早熟以及收敛速度慢等缺点,提出了一种基于改进蜂群算法的单阈值分割算法.为了提高缺陷分类准确率并减少运算量,将稀疏表达分类器(SRC)运用到板材缺陷分类过程中.改进算法每次迭代都会同时进行全局和局部搜索,且侦查蜂随机全局选取蜜源以加快收敛速度,搜索半径可以根据时变搜索参数进行自适应调整,SRC可将缺陷分类问题转换为求最稀疏系数解的过程.结果表明,本文算法可以准确快速地计算出最佳分割阈值,并将分类准确率提高到90%以上,具有一定的可靠性与可行性.
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关键词
板材缺陷
蜂群算法
单阈值分割
蜜源
稀疏表达分类器
搜索半径
时变搜索参数
最稀疏系数
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Keywords
wooden board defect
artificial bee colony algorithm
single threshold segmentation
nectarresource
sparse representation-based classifier
search radius
time-varied searching parameter
most sparse coefficient
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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