一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法

    公开(公告)号:CN108764154A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810537983.0

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法,属于水面目标识别判断领域,S1:识别模型初始化,生成内容为空的数据库系统;S2:将贴有标签的正例训练数据和反例训练数据进行初始化预处理、归一化处理、提取对应的特征向量,将正例图像的特征向量和反例图像的特征向量带入系统模型中训练,生成对应的知识库,然后采用测试数据对知识库进行检验;S3:将知识库带入识别系统中,读取水面状况数据,采集并上传图像数据;S4:上位机对图像数据进行预处理,提取特征向量,并将特征向量带入机器学习模型,读取对应的知识库,对新的特征向量做出判断,并将判断的结果以标记数据的形式输出。本发明能智能识别并打捞水面垃圾,满足运行环境实时性。

    一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法

    公开(公告)号:CN108764154B

    公开(公告)日:2020-09-08

    申请号:CN201810537983.0

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于多特征机器学习的水面垃圾识别方法,属于水面目标识别判断领域,S1:识别模型初始化,生成内容为空的数据库系统;S2:将贴有标签的正例训练数据和反例训练数据进行初始化预处理、归一化处理、提取对应的特征向量,将正例图像的特征向量和反例图像的特征向量带入系统模型中训练,生成对应的知识库,然后采用测试数据对知识库进行检验;S3:将知识库带入识别系统中,读取水面状况数据,采集并上传图像数据;S4:上位机对图像数据进行预处理,提取特征向量,并将特征向量带入机器学习模型,读取对应的知识库,对新的特征向量做出判断,并将判断的结果以标记数据的形式输出。本发明能智能识别并打捞水面垃圾,满足运行环境实时性。

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