基于AGAST角点域特征的条烟快速识别算法

作     者：涂勇涛 张莹 邵豪 王飞 张东波 TU Yongtao;ZHANG Ying;SHAO Hao;WANG Fei;ZHANG Dongbo

作者机构：湘潭大学信息工程学院 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室长沙市岳麓区麓山南路麓山门410082 

基　　金：湖南省教育厅重点项目"复杂背景与干扰下线状和点状目标鲁棒检测原理 方法与应用研究"(14A137) 

出 版 物：《烟草科技》 (Tobacco Science & Technology)

年 卷 期：2017年第50卷第5期

页      码：79-86页

摘      要：为提高烟草物流中心自动化分拣效率,基于视觉技术提出了一种与高速自动化条烟分拣线相匹配的快速条烟识别算法。将穹形光源和同轴光源相结合设计了一种新型打光方式,使用高速彩色相机获取条烟图像信息,提出一种基于AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角点域的特征描述方法。根据提取的特征建立条烟图像数据库,并使用极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行训练与识别,实现条烟的快速识别。将本文算法与SIFT和SVM算法的识别效果进行对比,结果表明:本文算法的识别率和实时性均为最优,识别率达到100%,识别耗时在3种算法中最少,能够满足自动化分拣线10帧/秒的要求。该算法为有效提高条烟异常情况检测的精度提供了参考。

主 题 词：条烟识别 AGAST 特征描述 ELM SIFT SVM 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 12[管理学] 1203[管理学-农业经济管理类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0903[农学-动物生产类] 0836[0836] 0713[0713] 

核心收录：

D　O　I：10.16135/j.issn1002-0861.2016.0471

馆 藏 号：203232283...