【摘 要】
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鉴于传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法很难适用于复杂的生产制造环境,为了实现有效的工作流识别,从运动物体的检测与分割、视频序列中多视图特征向量的提取及工
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院,杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572162,61272188,61702144);浙江省重点研发计划资助项目(2018C01012);浙江省自然科学基金资助项目(LQ17F020003)~~
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鉴于传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法很难适用于复杂的生产制造环境,为了实现有效的工作流识别,从运动物体的检测与分割、视频序列中多视图特征向量的提取及工人生产动作的分类识别3方面入手,提出基于3D卷积神经网络的工作流识别框架。给出计算模型与相应的算法,并进行了系统的对比实验。通过实验发现,该方法比传统的隐Markov方法和其他方法在识别速度上提升了32%,在识别率上也提升了9%。
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