[发明专利]基于PSO-SVM的桥梁拉索表面缺陷的分类识别方法在审
| 申请号： | 201910672440.4 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110378433A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 李新科;高潮;郭永彩;邵延华;贺付亮 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于PSO‑SVM的桥梁拉索表面缺陷的分类识别方法，包括如下步骤：S1、获取待测拉索表面图像信息；S2、从待测拉索表面图像信息中提取待测表面缺陷特征信息；S3、将待测表面缺陷特征信息输入PSO‑SVM分类器，得到待测拉索的表面缺陷分类识别信息。本发明鉴于支持向量在解决小样本、非线性、高维模式识别中表现出的特有优势，将SVM算法应用于拉索表面缺陷检测，还采用粒子群优化算法来优化SVM模型参数，进一步提高了分类识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 表面缺陷 拉索 分类识别 表面图像信息 桥梁拉索 特征信息 粒子群优化算法 表面缺陷检测 分类识别信息 模式识别 支持向量 小样本 高维 应用 优化 | ||
【主权项】：
1.基于PSO‑SVM的桥梁拉索表面缺陷的分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取待测拉索表面图像信息；S2、从待测拉索表面图像信息中提取待测表面缺陷特征信息；S3、将待测表面缺陷特征信息输入PSO‑SVM分类器，得到待测拉索的表面缺陷分类识别信息。
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