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摘 要:本发明公开了一种基于改进证据理论在复杂场景下的植物图像分类的方法,包活:利用灰度直方图特征的RST不变性、GLCM的空间相关特性和小波变换的多分辨率分析分别对植物图像进行特征提取,通过初步决策获得各自的基本概率分布(BPA)。使用改进证据理论融合信息,选择融合下的最大假设。在D‑S证据理论中提出了信任库仑力(BCF)的概念,其中信任函数的电荷量的概念是利用改进deng熵的方法解决的,信任函数之间距离的概念是利用证据之间的相关性解决的。提出的BCF旨在从电磁学的角度分析多源信息融合的过程,从而为解决证据理论问题提供新的见解。在图像分类和故障诊断的应用中证明了本方法的有效性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110033816.4 | 专利名称: | 基于改进证据理论在复杂场景下的植物图像分类的方法 |
申请日: | 2021-01-12 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 花卉栽培 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2021-08-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112699961B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |