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J-GLOBAL ID：202202226101039856   整理番号：22A0988176

マシンビジョンに基づく動的環境運動目標の知的認識研究【JST・京大機械翻訳】

Automatic recognition of moving objects in dynamic environment based on machine vision

著者 (1件)： Xu Weihao (鄭州大学,鄭州 450001;安東大学,慶尚北道安東 36729)
資料名： Jiguang Zazhi  (Jiguang Zazhi)
巻： 43  号： 1  ページ： 29-32  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2074A  ISSN： 0253-2743  CODEN： JIZAEE  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： 移動目標の自動認識は,現在の重要な研究課題であり,現在の移動目標認識法は,時間消費,低効率,および精度差などの欠陥があり,現在の動的環境移動目標認識プロセスに存在する欠陥を解決するため,移動目標認識の正確性を改善する。マシンビジョンに基づく動的環境移動目標の自動認識法を提案した。まず第一に,移動目標認識の進捗を研究し,次に,移動目標認識の理想的理由を分析して,次に,機械視覚技術を導入して,移動目標認識の特徴ベクトルを抽出して,次に,固有ベクトルを正規化して,最後に,機械学習アルゴリズムを採用して,固有ベクトルに従って,移動目標認識のための分類装置を実行した。Matlab2019プラットフォーム上で,移動目標の自動認識実験を行った。静的環境におけるマシンビジョンに基づく移動体認識の正解率と認識率は,それぞれ96.73%と3.27%であり,動的環境における認識率は,それぞれ,93.8%と6.58%であり,静的環境における認識時間は,それぞれ3.58秒と5であった。79s,同類運動目標の自動認識方法に対して,本方法は,移動目標の自動認識に,より効果的であり,そして,移動目標の自動認識方法の優位性を,検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  パターン認識 ,  分類装置 ,  移動体 ,  過程 ,  性質 ,  固有ベクトル ,  正規化 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  自動認識 ,  正解率 ,  正確性 ,  認識率 ,  動的環境 ,  *マシンビジョン ,  移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーザの応用  (BD04100V) ,  レーザ照射・損傷  (BK16040S) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マシンビジョン ,  動的環境 ,  運動 ,  目標 ,  研究