DrugChecking:一种多颜色空间下毒驾检测试纸识别方法

• 作者: 曹仰杰 杨聪 林楠 魏君飞 魏婷婷
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 毒驾 机器学习 多颜色空间 主成分分析 弱边缘
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 147-153
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

近年来,由"毒驾"所引发的重大交通事故数量不断增长,现有的毒品检测技术由于时效性、便捷性等原因,难以适用于常规道路毒驾稽查,不利于道路现场检测.对此,本文针对毒驾唾检试纸图像的特点,设计并实现了一种高效的毒品检测方法---DrugChecking.该方法首先对唾液检测试纸进行边缘检测,以提取试纸检测区域;其次,针对毒驾唾检试纸的弱边缘问题,Drug-Checking在多颜色空间中采用Hough变换提取试纸条区域;然后,使用主成分分析对试纸条区域进行降维处理;最后,采用支持向量机对降维后的数据进行分类.本文方法已在现场采集的毒驾唾检试纸图像上进行了验证,实验结果表明:DrugChecking的识别准确率达到98.04％,能够有效识别毒驾唾检试纸中毒品类别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林楠		42	216	8.0	13.0
2	曹仰杰		24	207	7.0	13.0
3	魏婷婷		8	11	1.0	3.0
4	魏君飞		1	0	0.0	0.0
5	杨聪		1	0	0.0	0.0