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J-GLOBAL ID：202102211842378337   整理番号：21A0165775

深層学習に基づく電子スケール特性の位置決めと認識の方法【JST・京大機械翻訳】

A method of positioning and recognition of electronic scale characters based on deep learning

著者 (4件)： Xu Zhengguang (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Wang Lutian (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Niu Siqiang (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Kan Guojin (Science and Technology on Space Physics Laboratory, China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, 100076, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1693  号： 1  ページ： 012122 (11pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル特性は,産業,装置表示および検出のような分野で広く使われている。教育分野における人工知能の応用を改善するために,中学校の化学実験検査における電子スケールの読解認識の応用背景に従って,知的検査の要求を満たし,そして,マンパワーを節約して,深層学習と伝統的画像処理の組合せに基づく特性位置決めと認識方法を,提案し,そして,電子スケールのデジタル管表示スクリーンの読みを自動かつ迅速に同定することができ,そして,試験要求および試験サイトによって,学生の計量操作が正しいかどうかを自動的に決定することができた。最初に,ヨーロブ3ターゲット検出アルゴリズムおよび深いlabv3plusセマンティックセグメンテーションアルゴリズムを用いて,ディスプレイスクリーンの特性領域を位置決めし,次に,単一デジタルチューブ特性を,投影セグメンテーションによって得た。最後に,サポートベクトルマシンに基づく認識アルゴリズムを,特性を認識するために使用した。実験結果は,この方式には位置決めと認識の高精度があり,種々の照明,デジタル管サイズ,および特性傾斜角に順応することができ,一定の抗干渉能力があり,リアルタイム要求を満たし,高い応用価値を持っていることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  教育 ,  *セグメンテーション ,  労働力 ,  スクリーン ,  位置決め ,  画像処理 ,  人工知能 ,  表示装置 ,  ディジタル方式 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  実時間 ,  検出アルゴリズム ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  電子 ,  スケール