基于内容的SIFT+LSH管道缺陷检索算法研究

• 作者: 凌张伟 孙坚 徐红伟 方欣 李静 钟绍俊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 基于内容的图像检索 SIFT特征 LSH算法 相似度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 171-174
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.04.045

摘要

各个城市对地下管道安全的检测一直是研究的热点和难点;传统的检测仪器不仅费时费力而且误检率特别高,随着技术的发展计算机视觉相关的方法也有在管道检测中应用,但是检测的速度和效果不尽人意;针对当前传统的检测方法操作复杂,成本高的问题,提出了一种基于内容的SIFT+LSH管道缺陷图像检索方法;该方法首先选取了优势较为明显的局部特征SIFT,充分利用了管道缺陷图像的特征,同时选取LSH算法对图像SIFT特征进行优化,将其转化为Hash编码,提高了检索速度;实验结果表明,基于SIFT特征和LSH算法的管道缺陷检索方法,相比与传统的SIFT特征和欧式距离的检索方法,大大提高了检索的速度,使得检测人员在实际操作中能够更快地获取到比较满意的检索结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙坚	中国计量大学机电工程学院	57	278	10.0	13.0
2	钟绍俊	中国计量大学机电工程学院	19	108	6.0	9.0
3	徐红伟	中国计量大学机电工程学院	29	81	5.0	8.0
4	凌张伟		37	73	5.0	7.0
5	李静	中国计量大学机电工程学院	10	21	2.0	4.0
6	方欣	中国科学院成都计算机应用研究所	7	16	2.0	4.0