[发明专利]基于ARM-LBP和卷积神经网络的行李图像分类算法在审
| 申请号： | 201910846314.6 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110991459A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 郑秋梅;商振浩;孙燕翔;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明设计一种基于ARM‑LBP和卷积神经网络的行李图像分类算法，属于计算机视觉中的图像分类领域。其包括以下步骤：首先建立VGG‑16卷积神经网络，将预分类图像输入VGG‑16网络进行训练，选取最后一层全连接层的值作为图像的网络特征，然后提取图像的ARM‑LBP纹理特征，对图像的两种特征进行归一化处理后进行特征串联，最后用SVM分类器进行分类，输出图像的类别。本发明中ARM‑LBP算法能够提取更加丰富的图像纹理信息，对图像有更好的区分，与经典卷积神经网络结合，可以提高图像分类准确率，在实际应用中，使用ARM‑LBP和卷积神经网络的行李图像分类算法预测行李图像类别的运行时间在可接受范围内，分类效果最好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 arm lbp 卷积 神经网络 行李 图像 分类 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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