[发明专利]一种基于机器学习的无人机影像地裂缝识别及提取方法有效
| 申请号： | 202010226034.8 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111626092B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 冯泽伟;白铭波;胡振琪;张帆;浮耀坤;周竹峰 | 申请（专利权）人： | 陕西陕北矿业韩家湾煤炭有限公司;中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/762;G06V10/764;G06N20/10;G01C11/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 廖元秋 |
| 地址： | 719315 陕西省榆林市神*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的无人机影像地裂缝识别及提取方法，包括：通过无人机摄影测量获得矿区土地裂缝影像数据，将每幅影像数据切割成等像素的小幅影像数据，依据聚类分析构建不同背景信息的影像数据集，以此建立基于机器学习的土地裂缝识别模型的学习样本，采用支持向量机的机器学习算法并通过留一法交叉验证其分类准确度。提取裂缝信息时，将识别的无裂缝影像均变成全白色背景的影像数据，对识别的含裂缝影像进行裂缝提取，得到背景为白色、裂缝信息为黑色的灰度图像数据，将两类图像按照切割顺序进行拼接。本发明解决了机器学习算法在矿区地裂缝识别应用中由于矿区土地地表信息过于复杂而应用受限的问题，且实时性、精度和效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 无人机 影像 裂缝 识别 提取 方法 | ||
【主权项】：
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