基于特征组合与CNN的大坝缺陷识别与分类方法

本发明公开了一种基于特征组合与CNN的大坝缺陷识别与分类方法，包括以下步骤：1)分别提取图像的LBP特征和GABOR特征图，然后基于特征向量余弦特征组合两种特征得到LG组合特征；2)将LG组合特征作为深度学习模型CNN的输入，通过逐层训练神经网络，提取更高层次的特征，根据此特征训练出CNN分类器；3)将测试样本提取LG特征后输入到训练好的CNN分类器中，分类识别出最后的缺陷类别。