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J-GLOBAL ID：202202265578661598   整理番号：22A1169442

包装ボトルの認識に基づく改良型AdaBoost最適化数学アルゴリズムの設計と実装に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on the Design and Implementation of an Improved AdaBoost Optimization Mathematical Algorithm Based on Recognition of Packaging Bottles

著者 (2件)： Liu Guozhu (School of Art and Archaeology, Zhejiang University, Hangzhou 310028, China) ,  Tsai Sang-Bing (Regional Green Economy Development Research Center, School of Business, WUYI University, Nanping, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  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： 本論文では,包装ボトルの設計に基づいて特別な設計システムを開発し,包装ボトルの断面の画像を効果的に取得し,限られた空間サイズの条件下で測定し,測定対象の歪みを回避した。同時に,ターゲット包装ボトルが位置する領域の画像を分割して,曲線特徴を急速に決定して,ボトルの形状特徴の認識を実現するために,テンプレートライブラリと効果的に整合した。本論文では,実装ボトルの設計を,最初に,機構設計と3Dモデリングによって設計し,次に,3D印刷のような迅速プロトタイピング法,およびプロトタイプを,機能的検証のために作成した。最後に,包装ボトル認識のための設計システムの伝送速度と安定性を,構造解析と最適化方法を通して改善した。パッケージングボトル伝送と同定システムのインテリジェント制御を実現するために,ハードウェア制御回路を設計し,そして,関連インテリジェント制御プログラムを,埋込みシステムに基づいて準備し,それにより,伝送プロセスにおけるパッケージングボトルを,迅速かつ正確に位置決めし,そして,同定することができた。改良AdaBoostアルゴリズムを包装ボトル検出のために提案した。アルゴリズム学習の過程において,Haar特徴は,大きすぎて,時間がかかり,訓練サンプルを,サンプルエッジ画素を取り除くために作って,それは,効果的に特徴の数を減らし,このように,計算を減らした。提案したオプティカルフロー法を用いて,関心領域としてビデオ画像中の運動領域を得て,エッジ検出に対する関心領域においてキャンニー演算子を用いて,関心領域をエッジエネルギーによってフィルタリングし,非干渉領域を除外した。最後に,AdaBoostアルゴリズムを用いて,関心領域を検出し,検出領域を減らし,検出時間を減少させた。改良したAdaBoostアルゴリズムは,比較的適切な訓練セットサンプルによっていろいろな包装ボトルの認識のために従来のAdaBoostアルゴリズムに関して高精度改良を持って,システム認識時間は産業認識の必要条件に達した。Copyright 2022 Guozhu Liu and Sang-Bing Tsai. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  干渉 ,  *最適化 ,  学習 ,  *包装 ,  最適化手法 ,  フィルタリング ,  画素 ,  伝送速度 ,  ハードウェア ,  エッジ検出 ,  オプティカルフロー
準シソーラス用語： ビデオ画像 ,  *AdaBoost ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 包装容器,製造機械  (QE02020M) ,  食品包装  (FJ02030B) ,  資源回収利用  (SC05060V)

引用文献 (21件)：

• M. R. Zarezadeh, M. Aboonajmi, M. Ghasemi Varnamkhasti, "Fraud detection and quality assessment of olive oil using ultrasound," Food Sciences and Nutrition, vol. 9, no. 1, pp. 180-189, 2021.
• J. Peng, W. Zhu, W. Zhu, Q. Liang, Z. Li, M. Lu, W. Sun, Y. Wang, "Defect detection in code characters with complex backgrounds based on BBE," Mathematical Biosciences and Engineering, vol. 18, no. 4, pp. 3755-3780, 2021.
• Z. Mahmood, N. Bibi, M. Usman, U. Khan, N. Muhammad, "Mobile cloud based-framework for sports applications," Multidimensional Systems and Signal Processing, vol. 30, no. 4, pp. 1991-2019, 2019.
• R. R. Karn, P. Kudva, I. A. M. Elfadel, "Dynamic autoselection and autotuning of machine learning models for cloud network analytics," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 30, no. 5, pp. 1052-1064, 2018.
• M. A. Ferrag, L. Maglaras, A. Derhab, H. Janicke, "Authentication schemes for smart mobile devices: threat models, countermeasures, and open research issues," Telecommunication Systems, vol. 73, no. 2, pp. 317-348, 2020.

タイトルに関連する用語 (8件)： 包装 ,  ボトル ,  AdaBoost ,  最適化 ,  数学 ,  アルゴリズムの設計 ,  実装 ,  研究