基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法

摘要：

针对管路结构难识别的问题,提出一种基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法,该方法获取管路各结构的轮廓形状,利用形状描述子将各轮廓转换为信号数据,在采集大量信号数据样本的基础上,训练反向传播神经网络,以识别管路结构.训练试验结果表明,所提方法实现了管路结构的自动识别与分割,其准确率达到97％.在实际应用中,采用多相机同时识别,并投票决策的方式提高了识别准确率,实现了分支管路的自动重建与测量.

关键词：局部轮廓形状、管路结构、管路测量、形状描述子、反向传播神经网络、机器视觉

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51875044;国防基础科研资助项目JCKY2017204B502

在线出版日期：2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：598-606