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题名基于融合纹理特征的轮胎磨损程度检测方法
被引量：1
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作者
欧阳杰
张向文
刘沛钊
陈凯文
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
智能综合自动化广西高校重点实验室(桂林电子科技大学)
广东合微集成电路技术有限公司
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第17期155-162,共8页
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基金
国家自然科学基金(62263006)项目资助。
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文摘
轮胎磨损直接影响汽车行驶的安全性和稳定性,通过检测轮胎磨损程度可以及时发现轮胎异常状态并进行处理,提高汽车行驶的安全性。基于胎内传感器的轮胎磨损程度检测方法成本较高且安装过程繁琐,基于图像的检测方法则需要较多样本且检测准确性不高,本文提出一种基于融合纹理特征的轮胎磨损程度检测方法。采集5种不同磨损程度的25张轮胎图像构建训练集,每一张图像均匀裁剪为12张子图像,对每一张子图像通过中值滤波后分别提取灰度共生矩阵和局部二值模式特征,使用主成分分析和拼接融合方法获得融合特征。基于融合特征通过麻雀搜索算法和随机森林方法建立磨损程度分类器。最后,利用采集的225张不同磨损程度的轮胎图像进行测试。结果显示,平均检测准确率达到97.33%,相比单一特征及其他分类方法下准确率明显提高,可以应用于轮胎磨损程度的快速准确检测。
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关键词
轮胎磨损
纹理特征
主成分分析
麻雀搜索算法
随机森林
加权投票
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Keywords
tire wear
texture feature
principal component analysis
sparrow search algorithm
random forest
weighted voting
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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]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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