Resumen

Proponemos un proceso óptimo y desarrollamos la representación híbrida para producir un sistema de clasificación visual del terreno eficaz y eficiente. El marco de la bolsa de palabras visuales (BOVW) se ha revelado como un enfoque prometedor y un paradigma eficaz para la clasificación visual del terreno. El método incluye cuatro pasos principales: (1) extracción de características, (2) generación de libros de códigos, (3) codificación de características y (4) agrupación y normalización. Las investigaciones recientes se han centrado principalmente en la extracción de características para el desarrollo de nuevos descriptores artesanales específicos del terreno visual. Sin embargo, aún se desconocen los efectos de otros pasos en la clasificación visual del terreno. Al mismo tiempo, los métodos de fusión se utilizan a menudo para mejorar el rendimiento de la clasificación explorando la complementariedad de diversas características. Presentamos un estudio exhaustivo de todos los pasos del marco BOVW y de diferentes métodos de fusión para la clasificación visual del terreno. A continuación, se exploran múltiples enfoques en cada paso y sus efectos en el conjunto de datos de terreno visual. Por último, la técnica de preprocesamiento de características, el marco BOVW mejorado y el método de fusión se utilizan para construir una canalización óptima para la clasificación visual del terreno. La representación híbrida desarrollada por la tubería óptima funciona de forma eficaz y rápida para la clasificación visual del terreno en el conjunto de datos de terreno, superando a los métodos actuales. Además, es resistente a diversos ruidos y alteraciones de la iluminación.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:clasificación visual del terreno, canalización óptima, marco bovw, extracción de características, representación híbrida, sistema eficaz de clasificación visual del terreno, diferentes métodos de fusión, nuevos descriptores artesanales, conjunto de datos visuales del terreno, efectos
• Keywords:visual terrain classification, optimum pipeline, bovw framework, feature extraction, hybrid representation, efficient visual terrain classification system, different fusion methods, new handcrafted descriptors, visual terrain dataset, effects