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J-GLOBAL ID：201702236489429406   整理番号：17A1787010

AGAST角領域の特徴に基づくタバコの高速認識アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Rapid recognition algorithm for cigarette cartons based on feature of AGAST corner domain

著者 (5件)： Tu Yongtao (湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市雨湖区羊gu塘27号,411105) ,  Zhang Ying (湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市雨湖区羊gu塘27号 411105;机器人視覚感知与控制技術国家工程実験室,長沙市岳麓区麓山南路麓山門 410082) ,  Shao Hao (湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市雨湖区羊gu塘27号,411105) ,  Wang Fei (湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市雨湖区羊gu塘27号,411105) ,  Zhang Dongbo (湘潭大学信息工程学院,湖南省湘潭市雨湖区羊gu塘27号 411105;机器人視覚感知与控制技術国家工程実験室,長沙市岳麓区麓山南路麓山門 410082)
資料名： Yancao Keji  (Yancao Keji)
巻： 50  号： 5  ページ： 79-86  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3033A  ISSN： 1002-0861  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： タバコの物流センターの自動化された分割効率を改善するために,視覚技術に基づく高速自動化されたタバコのための新しい高速識別アルゴリズムを提案した。 . . . . 1の高速自動化のための新しい方法を提案した。本論文では,光源と同軸光源の組合せにより,新しいタイプの光学的方法を設計し,高速カラーカメラを用いて煙画像の情報を得た。本論文では,AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)に基づく特徴点記述法を提案した。抽出された特徴に従って,タバコ画像データベースを構築し,極端な学習機械(ELM)を用いて訓練と認識を行い,タバコの高速認識を実現した。提案したアルゴリズムを,SIFTとSVMの認識結果と比較した結果,以下のことが分かった。提案したアルゴリズムの認識率とリアルタイム性能はすべて最適であり,認識率は100%に達し,認識時間は3つのアルゴリズムの中で最も少なく,自動化された分割ラインの10フレーム/秒の要求を満たすことができた。このアルゴリズムは,煙の異常検出の精度を改善するための参照を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  煙 ,  自動化 ,  *高速度 ,  画像データベース ,  流通センタ ,  *アルゴリズム ,  *たばこ ,  画像 ,  光源
準シソーラス用語： 異常検出 ,  認識率 ,  極度学習機械 ,  特徴点 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Cigarette carton recognition ,  AGAST ,  Feature description ,  ELM ,  SIFT ,  SVM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： タバコ ,  認識アルゴリズム ,  提案