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申请/专利权人：长春理工大学
申请日：2024-03-01
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230102A
主分类号：G06V10/80
分类号：G06V10/80;G06V10/764;G06V20/60;G06N3/006;G06N20/10;G06N5/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：一种垃圾图像结果融合方法，涉及机器学习分类领域。针对多摄像头采集垃圾图像时因遮挡引起的检测结果差异性问题，本发明提出新的垃圾图像结果融合算法，首先构建了采用多角度的摄像头对常见生活垃圾的的检测识别结果的数据集，再利用经过PSO‑OOA混合优化的分类器SVM，分别对每个角度摄像头拍摄图像的检测识别结果进行分类，最后将各个角度的多个分类器利用DS证据理论进行结果融合，解决了多目标检测时输出结果准确率低的问题，提高输出的稳定性和准确度。
主权项：1.一种垃圾图像结果融合方法，其特征是，该方法由以下步骤实现：步骤一、用三个摄像头分别在正前方，左后方，右后方呈120°夹角，对三个及以上的垃圾进行拍摄，将拍摄后的图像利用Faster-RCNN进行检测识别，提取识别结果中的种类、数量、置信度等参数自制csv数据集。步骤二、根据SVM参数形成初始化种群，建立基于PSO-OOA混合优化的SVM垃圾图像分类模型。步骤三、获得优化后的SVM参数，与混合前的单一优化算法和其他群智能优化算法进行准确度的对比。步骤四、利用DS证据理论对多个分类器的结果进行融合，并对比了测试集在单一SVM识别和采用多角度的SVM-DS融合识别中的准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种垃圾图像结果融合方法
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