论文研究-一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法.pdf

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 为了实现违法用地现象的实时监测，对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下，因随机噪声和光照变化的影响，给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法，首先，对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features（LBF）形状回归模型并进行离线训练；其次，利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息，构建挖掘机的工作状态特征描述子；最后，利用support vector machine（SVM）分类器自动判别挖掘机的工作状态——工作状态或非工作状态.实验结果表明，该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响，对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.