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基于BEMD和SVM的路面裂缝识别方法

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针对路面中常见裂缝识别分类难度大的问题,提出了一种基于二维经验模态分解和支持向量机结合的路面裂缝识别方法.通过对裂缝图像进行二维经验模态分解,提取其本征模函数并获得每个分量的瞬时幅值均值,放入特征向量,采用支持向量机对裂缝图像分类.实验表明,算法对指定样本进行测试,横向裂缝准确率为97.14％,纵向裂缝准确率为94.28％,龟裂裂缝准确率为94.28％,块状裂缝准确率为88.57％.算法可有效达到对裂缝进行分类的目的,小样本条件下,线性裂缝的分类正确率较高.
A Method of Pavement Crack Identification Based on BEMD and SVM

夏翔、宋逸君、俞传富、李鹏

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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044

图像处理 裂缝分类 二维经验模态分解 支持向量机 特征提取

江苏省第11批六大高峰人才项目国家自然科学基金

2014-XXRJ-00641075115

2020

电子器件
东南大学

电子器件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.569
ISSN：1005-9490
年,卷(期)：2020.43(1)
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