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J-GLOBAL ID：201802273232234292   整理番号：18A2183262

三次元畳込みニューラルネットワークに基づくワークフロー認識手法【JST・京大機械翻訳】

Workflow recognition method based on 3D convolutional neural networks

著者 (5件)： Hu Haiyang (杭州電子科技大学計算机学院,浙江杭州310018;杭州電子科技大学復雑系統建模与倣真教育部重点実験室,浙江杭州310018) ,  Ding Jiamin (杭州電子科技大学計算机学院,浙江杭州310018;杭州電子科技大学復雑系統建模与倣真教育部重点実験室,浙江杭州310018) ,  Hu Hua (杭州電子科技大学計算机学院,浙江杭州310018;杭州電子科技大学復雑系統建模与倣真教育部重点実験室,浙江杭州310018) ,  Chen Jie (杭州電子科技大学計算机学院,浙江杭州310018;杭州電子科技大学復雑系統建模与倣真教育部重点実験室,浙江杭州310018) ,  Li Zhongjin (杭州電子科技大学計算机学院,浙江杭州310018;杭州電子科技大学復雑系統建模与倣真教育部重点実験室,浙江杭州310018)
資料名： Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong  (Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong)
巻： 24  号： 7  ページ： 1747-1757  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2700A  ISSN： 1006-5911  CODEN： JJZXFN  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： ターゲット物体の検出と追跡に依存する従来の動作認識方法は,複雑な生産環境に適用するのが難しいので,有効なワークフロー認識を実現するために,移動物体の検出とセグメンテーション,ビデオシーケンスからのマルチビュー特徴ベクトルの抽出,および労働者の生産動作の分類と認識の3つの側面を手に入れる。3D畳込みニューラルネットワークに基づくワークフロー認識フレームワークを提案した。計算モデルと対応するアルゴリズムを与え,システムの比較実験を行った。実験により、この方法は伝統の隠れMarkov方法とその他の方法に比べ、識別速度が32%向上し、識別率も9%向上したことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *三次元 ,  比較試験 ,  *ワークフロー ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム ,  移動体 ,  計算モデル ,  労働者
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴ベクトル ,  マルチビュー ,  ビデオシーケンス ,  動作認識 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ワークフロー ,  手法