基于灰度共生矩阵和支持向量机的气液两相流流型识别

• 作者: 周云龙 孙斌 陈飞
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 流型识别 图像处理 灰度共生矩阵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 多相流和计算流体力学
• 页码范围: 2232-2237
• 页数: 6页
• 分类号: O359.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2007.09.013

摘要

根据灰度共生矩阵具有较好的纹理表达能力的特性,提出了一种基于图像灰度共生矩阵和支持向量机相结合的气液两相流流型识别的新方法.该方法利用高速摄影系统获取水平管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后,提取图像灰度共生矩阵的纹理特征,进而建立流型图像的灰度共生矩阵纹理特征向量,并以此特征向量作为流型样本对支持向量机进行训练,实现了对流动图像的流型智能化识别.实验结果表明,支持向量机能够快速准确地识别水平管道内的7种典型流型,整体识别率达到100%,每幅流型图像的判别时间约为1.7 s,为流型在线识别提供一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与机械工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	孙斌	东北电力大学能源与机械工程学院	125	1172	17.0	28.0
3	陈飞	东北电力大学自动化工程学院	9	130	5.0	9.0