摘要
本发明公开了多源融合可视图像分类方法、系统、设备及介质,属于图像处理技术领域,本发明要解决的技术问题为如何改进粒子群优化算法,并结合多源融合技术,提高复杂环境下可视图像分类精度,采用的技术方案为:该方法是通过躲避近邻机制粒子群优化算法,并结合多源信息融合技术,实现在复杂环境下的可视图像的高精度分类;其中,躲避近邻机制粒子群优化算法是指结合几何中心点的含义,构建相近粒子群,并采用欧式距离确定粒子群的几何中心,重新构建粒子速度更新策略,进一步优化分类器的参数,达到提高图像分类精度的目的。
技术关键词
图像分类方法
神经网络分类
粒子群优化算法
图像特征信息
图像分类精度
多源信息融合技术
多源融合
分类器
优化神经网络
特征选择
主成分分析法
参数
分类模型优化
速度
机制
融合策略
图像分类系统
训练分类模型
系统为您推荐了相关专利信息
BP神经网络模型
PAM聚类算法
优化BP神经网络
粒子群优化算法
FP‑Growth算法
同步电机参数
数字孪生模型
粒子群优化算法
同步电机系统
识别方法
超声导波检测
等级分类方法
信号采集装置
锚固体
激发装置
水质预测方法
出水水质指标
粒子群优化算法
参数
Pearson相关系数
开合控制方法
粒子群优化算法
测量点
粒子群算法
水压