基于流形学习的路面破损图像多特征融合与可视化

• 作者: 刘文浩 周浩 石陆魁
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 道路工程 多特征融合 流形学习 路面破损图像 可视化
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 道路工程
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: U416.2|TP181
• 字数: 6236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2016.11.005

摘要

针对路面破损图像自动识别中的多特征融合问题,提出了一种基于流形学习的多特征融合方法,利用流形学习方法将组合投影、 混合密度因子和二阶不变矩3种特征的高维数据映射到低维空间中,提取出路面破损图像的本质特征,实现了多特征融合和路面破损图像的可视化.在试验中,将这种多特征融合方法应用在路面破损图像的检测中,首先从8个组合特征中提取出二维特征,然后比较ELM、KNN、SVM、BP神经网络在二维特征上的识别效果.试验结果表明:利用特征融合方法有效提高了路面破损图像的识别精度;通过可视化得到了二维特征的物理含义,一个特征初步表明了路面裂缝的复杂程度和破损程度,另一个特征给出了裂缝的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石陆魁	河北工业大学计算机科学与软件学院	27	112	5.0	9.0
3	周浩	河北工业大学计算机科学与软件学院	6	16	3.0	3.0
6	刘文浩	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	6	2.0	2.0