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公开(公告)号：CN110070538A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910349522.5
申请日：2019-04-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于形态优化深度特征的螺栓二维视觉结构聚类方法，包括以下步骤：S1、采用预训练的深度卷积神经网络模型提取数据集中图像样本深度特征并计算每个目标图像的形态比；S2、步骤S1中获得的形态比和的图像样本深度特征进行联合得到形态优化深度特征；S3、计算数据集中每个图像样本的高宽比散布趋势从而获得聚类中心的个数；S4、基于步骤S2中得到的形态优化深度特征和步骤S3中得到的聚类中心将图像样本分成簇，进而通过最小欧氏距离原则对目标图像样本进行簇的优化选择，从而得到螺栓二维视觉结构聚类结果。本发明采用上述结构的基于形态优化深度特征的螺栓二维视觉结构聚类方法，解决了对三维实体以二维图像表征时所呈现出的多种视觉结构的聚类分析问题且无需人为定义聚类中心，具有精确度高、泛化能力强等优点。
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公开(公告)号：CN110070538B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910349522.5
申请日：2019-04-28
Applicant: 华北电力大学(保定) , 山东大学 , 浙江大华技术股份有限公司 , 智洋创新科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于形态优化深度特征的螺栓二维视觉结构聚类方法，包括以下步骤：S1、采用预训练的深度卷积神经网络模型提取数据集中图像样本深度特征并计算每个目标图像的形态比；S2、步骤S1中获得的形态比和的图像样本深度特征进行联合得到形态优化深度特征；S3、计算数据集中每个图像样本的高宽比散布趋势从而获得聚类中心的个数；S4、基于步骤S2中得到的形态优化深度特征和步骤S3中得到的聚类中心将图像样本分成簇，进而通过最小欧氏距离原则对目标图像样本进行簇的优化选择，从而得到螺栓二维视觉结构聚类结果。本发明采用上述结构的基于形态优化深度特征的螺栓二维视觉结构聚类方法，解决了对三维实体以二维图像表征时所呈现出的多种视觉结构的聚类分析问题且无需人为定义聚类中心，具有精确度高、泛化能力强等优点。
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