增强现实诱导维修进程识别策略

• 作者: 李自豪 王崴 瞿珏 韩华亭 饶楚锋
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 增强现实 诱导维修 概率神经网络 进程识别
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 922-925,929
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.059

摘要

针对传统的增强现实维修系统不能有效对维修状态进行感知和判断的问题进行了研究,提出了一种基于概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的维修进程识别的策略.该策略将关注的焦点由维修对象本身转移到附近的已拆卸零件放置区域,利用曲波变换生成已拆卸零件边缘图像,然后生成Hu不变矩特征值,再将特征值作为PNN的输入进行进程零件的分类识别,从而得到当前的维修进程.实验表明,该策略下识别的准确度明显高于图像匹配方法与曲波不变矩方法,为场景感知提供了新的思路和解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩华亭	空军工程大学防空反导学院	38	111	7.0	8.0
2	王崴	空军工程大学防空反导学院	128	587	13.0	16.0
3	瞿珏	空军工程大学防空反导学院	45	122	5.0	8.0
4	饶楚锋	空军工程大学防空反导学院	5	7	2.0	2.0
5	李自豪	空军工程大学防空反导学院	4	11	3.0	3.0