公开(公告)号：CN110580493A

公开(公告)日：2019-12-17

申请号：CN201910498487.3

申请日：2019-06-10

Applicant: 长安大学

Inventor： 李伟 ,  孙朝云 ,  沙爱民 ,  郝雪丽 ,  杨春梅 ,  裴莉莉 ,  户媛姣

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的集料形状分类方法：步骤1：将集料样本分为六种集料形状；采集每个集料的集料图像；步骤2：预处理；步骤3：获得每个集料对应的集料形态特征参数的取值；步骤4：将集料样本中集料的类别、集料形态特征参数作为训练集，利用XGBoost算法进行训练；步骤5：采集待测集料的集料图像并预处理；步骤6：获得待测集料对应的集料形态特征参数取值；步骤7：将待测集料的集料形态特征参数代入集料形状分类模型得到形状分类结果。本发明解决了集料特征提取困难，克服了现有技术分类结果不够准确的缺陷，并利用机器学习进行集料形状分类，学习现有的集料形态特征以及集料形状类别，分类结果效率高且精确度高。

公开(公告)号：CN108986078A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810668385.7

申请日：2018-06-26

Applicant: 长安大学

Inventor： 孙朝云 ,  沙爱民 ,  李伟 ,  岳宝峰 ,  李菲菲 ,  郝雪丽 ,  杨春梅

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/60 ,  G06T7/62 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于凸包几何特征的粗集料棱角性量化方法，包括集料棱角性检测系统得到的集料图像，对集料图像进行灰度化等一系列处理，读取集料图像，进行凸包几何特征获取，然后读取集料颗粒凸包图像，得到每个集料三个不同面凸包前集料面积和凸包后集料图像面积，以凸包前后集料平均面积差表征单个集料的棱角性，用平均棱角指标代表整批集料的棱角性；从而实现对集料棱角性高效，精确的检测和定量分析，具有检测效率高，客观性强，检测成本低的优点。