[发明专利]SVM分类器的训练方法和石化储罐锈蚀缺陷分割方法在审
| 申请号： | 202011081229.4 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112200246A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 孙凌宇;刘成艳;刘月 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00;G06T7/40;G06T7/90 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 张国荣;赵凤英 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种SVM分类器的训练方法和石化储罐锈蚀缺陷分割方法。所述SVM分类器的训练方法包括以下步骤：A)获得不同锈蚀程度的多个储罐锈蚀缺陷图像，根据多个储罐锈蚀缺陷图像的像素值定义锈蚀缺陷像素范围；B)选择多个储罐锈蚀缺陷图像作为训练图像，并生成多个超像素；C)提取每个超像素的颜色特征与纹理特征，将超像素和邻域超像素的颜色特征和纹理特征进行级联，以便构建超像素的特征向量，多个超像素的特征向量构成训练数据集；D)根据锈蚀缺陷像素范围对多个超像素进行标注并得到标注结果，将超像素标注为正样本或负样本；和E)利用训练数据集和标注结果训练SVM分类器。通过利用该SVM分类器的训练方法，可以提高SVM分类器的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | svm 分类 训练 方法 石化 锈蚀 缺陷 分割 | ||
【主权项】：
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