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J-GLOBAL ID：201702219279737132   整理番号：17A1324774

民間航空機登録番号識別のロバスト性研究【JST・京大機械翻訳】

A Robust Method for Civil Aircraft Registration Number Recognition

著者 (2件)： Zhao Yuandi (中国民航大学 天津市空管運行規画与安全技術重点実験室,天津 300300;中国民航大学 空中交通管理学院,天津 300300) ,  Tao Ran (中国民航大学 空中交通管理学院,天津,300300)
資料名： Hangkong Jisuan Jishu  (Hangkong Jisuan Jishu)
巻： 47  号： 1  ページ： 23-26,30  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2914A  ISSN： 1671-654X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 空管の自動化レベルを向上させ、運転コストを低減するため、コンピュータ画像処理技術に基づく民間航空機登録番号の識別方法を提案した。まず第一に,全体の閾値セグメンテーションアルゴリズムと形態学的セグメンテーションアルゴリズムを結合して,航空機画像における登録番号の正確な位置決めを実現した。次に,主成分分析(PCA)を用いて,登録番号の傾斜補正問題を解決し,そして,癒着および非癒着状態の登録文字を,それぞれ,効果的に切断した。最後に特徴抽出に基づくテンプレートマッチングアルゴリズムを用いて、登録番号文字の正確な識別を完成させた。これに基づき,MATLABに基づく実験的試験プラットフォームを構築し,上記の方法を検証した。実験結果により,本方法は,異なる角度で撮影した航空機画像を,迅速かつ正確に識別することができ,そして,単一画像の認識時間は,約0.5秒であることを示した。他の方法と比較して,提案した方法は,より低い効率,より高いロバスト性,より高い計算速度,およびより高い計算速度によって,リアルタイム監視の要求を満たすことができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  画像 ,  画像処理 ,  主成分分析 ,  *民間機 ,  計算機処理速度 ,  モルフォロジー ,  癒着 ,  *ロバスト性 ,  *航空機 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： リアルタイムモニタリング ,  MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： civil aviation ,  aircraft registration number ,  image processing ,  character recognition ,  robustness

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 民間航空機 ,  番号 ,  識別 ,  ロバスト性 ,  研究