摘要
本文提出一种利用聚类和色差分析的烟草异物在线识别算法,采用自适应ISODATA聚类取单元颜色特征,并分析烟叶和异物各分量的分布差异,将单元特征各分量根据直方图分布量化到HIS颜色空间中,从而得到样本学习结果并进行识别。实验结果表明,该算法的平均识别率达到95%,误识率在5%以下。
出处
《科技信息》
2012年第24期22-23,共2页
Science & Technology Information
基金
重庆市教委科技研究项目:复杂环境大空间火灾智能识别及实时预警算法研究(KJ121507)
