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雷管编码智能识别系统研究：支持向量机算法的应用

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3主要研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

二、雷管编码识别系统相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1雷管编码特征概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2计算机视觉基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.1图像处理基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.2图像特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3机器学习与模式识别基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.4支持向量机算法核心思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.4.1感知机与SVM的发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.4.2基于核函数的最佳分类超平面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

三、基于支持向量机的雷管编码识别系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1系统总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2雷管图像采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2.1图像采集方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.2图像去噪与增强算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2.3图像尺寸与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3雷管编码关键特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3.1基于纹理特征的提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.3.2基于形状轮廓的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

3.3.3多特征融合策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.4支持向量机分类器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

3.4.1核函数选择与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

3.4.2模型参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.4.3多分类技术实现（如．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

四、实验实现与结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

4.1实验环境与数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

4.1.1硬件与软件平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

4.1.2雷管编码样本采集与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

4.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

4.2.1数据集划分策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

4.2.2对比算法选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.2.3评价指标定义（准确率、召回率、F1值、识别速度等）．．．．82

4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

4.3.1SVM模型识别性能测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

4.3.2与传统识别方法性能对