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公开(公告)号：CN103984953B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410164575.7
申请日：2014-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 一种基于多特征融合与Boosting决策森林的街景图像的语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，对图像进行超像素分割；步骤2，多特征提取；步骤3，特征融合；步骤4，训练学习以及分类识别；本发明将2D特征和3D特征有效的融合在一起，显著的提高了目标的识别率，与现有技术相比，分割结果一致，连通性好，边缘定位准确，引入了Boosting决策森林分类机制，保证了目标分类的稳定性。
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公开(公告)号：CN103984953A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410164575.7
申请日：2014-04-23
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 一种基于多特征融合与Boosting决策森林的街景图像的语义分割方法，包括如下步骤：步骤1，对图像进行超像素分割；步骤2，多特征提取；步骤3，特征融合；步骤4，训练学习以及分类识别；本发明将2D特征和3D特征有效的融合在一起，显著的提高了目标的识别率，与现有技术相比，分割结果一致，连通性好，边缘定位准确，引入了Boosting决策森林分类机制，保证了目标分类的稳定性。
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