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基于机器视觉的装配动作自动分割与识别
被引量:
6
1
作者
刘明周
蒋倩男
葛茂根
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1346-1354,共9页
在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动分割与识别方法。首先利用基于内容的动态关键帧提取技术提取...
在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动分割与识别方法。首先利用基于内容的动态关键帧提取技术提取视频流中的关键帧,实现动作的自动分割;然后提取感兴趣区域的尺度不变局部特征点,据此得出关键帧的特征向量;最后,基于支持向量机构建特征向量分类器对动作进行分类。装配线上样本视频的实验结果表明,所提方法达到了96%的正确识别率。
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关键词
动作的分割与识别
关键帧提取
尺度不变局部特征点
支持向量机
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职称材料
题名
基于机器视觉的装配动作自动分割与识别
被引量:
6
1
作者
刘明周
蒋倩男
葛茂根
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1346-1354,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51375134)
文摘
在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动分割与识别方法。首先利用基于内容的动态关键帧提取技术提取视频流中的关键帧,实现动作的自动分割;然后提取感兴趣区域的尺度不变局部特征点,据此得出关键帧的特征向量;最后,基于支持向量机构建特征向量分类器对动作进行分类。装配线上样本视频的实验结果表明,所提方法达到了96%的正确识别率。
关键词
动作的分割与识别
关键帧提取
尺度不变局部特征点
支持向量机
Keywords
segmentation and recognition of motion
key frame extraction
scale invariant feature transform (SIFT) feature points
support vector machine(SVM)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的装配动作自动分割与识别
刘明周
蒋倩男
葛茂根
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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引证文献
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