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湖南大学学报(自然科学版)期刊
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基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究
基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究
作者:
张莹
王珂娜
王耀南
鲁娟
原文服务方:
湖南大学学报(自然科学版)
大输液杂质
检测识别
Camshift跟踪算法
SVM
摘要:
针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.
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软袋大输液
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基于Camshift与Kalman的目标跟踪算法
目标跟踪
Camshift算法
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文献信息
篇名
基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究
来源期刊
湖南大学学报(自然科学版)
学科
关键词
大输液杂质
检测识别
Camshift跟踪算法
SVM
年,卷(期)
2009,(7)
所属期刊栏目
机电工程
研究方向
页码范围
41-45
页数
5页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王耀南
湖南大学电气与信息工程学院
624
12897
53.0
86.0
2
张莹
湖南大学电气与信息工程学院
23
259
9.0
15.0
3
王珂娜
湖南大学电气与信息工程学院
9
164
7.0
9.0
7
鲁娟
湖南大学电气与信息工程学院
5
74
4.0
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研究主题发展历程
节点文献
大输液杂质
检测识别
Camshift跟踪算法
SVM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南大学学报(自然科学版)
主办单位:
湖南大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-2974
CN:
43-1061/N
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1956-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4988
总下载数(次)
0
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
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