[发明专利]一种基于CNN+SVM的压力气泡图像识别算法有效
| 申请号： | 202010367036.9 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111553373B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王莹;胡煜;黄胜羡;王家跃;吉祥熙;樊治国 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学;上海高重信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V30/19;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于CNN+SVM的压力气泡图像识别算法，包括如下步骤：读取高精度数值模拟出结果的气泡压力图像，而后进行灰度处理与数据增强，构建气泡压力图像数据集；构建卷积神经网络CNN，将气泡压力图像数据集带入，进行训练，并保存训练好的CNN模型；将模拟出需要进行识别的气泡压力图像带入训练好的CNN模型，得到该CNN模型提取的特征向量；提取具有明确特征意义的气泡压力图像的特征；将特征向量和特征进行融合，并进行归一化，得到气泡压力图像的特征数据集，并按照80％、20％的比例制作训练集和测试集；将训练集的特征数据送入到SVM进行训练，得到SVM模型；将测试集的特征数据送入到训练好的SVM模型中，进行预测，得到预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn svm 压力 气泡 图像 识别 算法 | ||
【主权项】：
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