TY -的A2 Gomez-Pulido胡安·a . AU -黄平君Nhat-Duc AU - Tran Van-Duc PY - 2019 DA - 2019/07/11 TI -提供基于图像处理的检测管道腐蚀使用纹理分析和Metaheuristic-Optimized机器学习方法SP - 8097213六世- 2019 AB -保持建筑物的可服务性,业主需要了解的现状供水和废物处理系统。因此,及时、准确的检测腐蚀管道表面上是一个至关重要的任务。传统的手工测量过程由人工核查人员耗费大量的时间和人力是出了名的。因此,本研究提出了一种自动化提供基于图像处理方法的管道腐蚀检测的任务。图像纹理包括统计测量的图像颜色、灰度共生矩阵、灰度运行管道表面的长度是用来提取特征。支持向量机优化通过微分花授粉然后用于构造决定边界可以识别腐蚀和完整的管道表面。2000数据集组成的图像样本收集和利用训练和测试提出的混合模型。实验结果支持的Wilcoxon符号秩检验证实,该方法非常适合感兴趣的任务与92.81%的准确率。因此,在这项研究中提出的模型可以是一个有前途的工具,协助建立维护代理商在管道系统调查的阶段。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/8097213 - 10.1155 / 2019/8097213摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER