檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "動作識別".ckeyword (精準)
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
作業員在產線中扮演靈活彈性角色，而確實執行SOP步驟則成為產線維持品質的關鍵。因此本研究提出一種基於CNN深度學習的智慧彈性操作指引模型，模型核心包含三項任務程序：任務一為物件識別，作業員執行工作的…
2
螺絲鎖附在機械裝配及工業組裝生產線上扮演著關鍵角色，以不適當的工具角度進行鎖附作業，將影響產品品質，或是降低生產效率。此外，在高度彈性及高度客製化的組裝生產線中，多數仍須倚賴人力進行作業；同時，為了…
3
動作識別的應用廣泛，但因正確的辨識涉及兩種關鍵訊息而深具挑戰，分別是：第一種，型態提示描述身體的肢體組態；第二種，流線提示描述一段時間內肢體的運動軌跡。新近深度學習 (deep learning) …
4
對教練和球員來說，識別羽球擊球動作對於評估技術技能和賽中表現分析至關重要。然而，純粹依靠人類的視覺和判斷是一項艱鉅的任務。本研究目標在使用人體姿態估計和機器學習去訓練個人和通用的羽球擊球分類模型。 …
5
作業指引可以幫助資淺工作者遵循正確的作業程序，確保人機共存組裝線之作 業協調性。本研究針對 GPU 組裝線提出一種透過深度學習的智慧作業指引模型， 使用卷積神經網絡 YOLOv3 的物件檢測機制和決…
6
時空圖卷積網路（ST-GCN）在人體動作辨識上近年取得了出色的表現。然而，由於兩個人體之上骨架之間的連接關係並未明確定義，使得ST-GCN模型在雙人互動動作辨識（TPIR）上有待進一步的研究。本研究…
7
深度相機Kinect獲取的RGB-D資訊及其所衍生的人體骨架關節點極大的促進了動作識別的發展。但是，受結構所限Kinect無法應用到室外場景，導致由Kinect所開發的方法很難應用於真正的場景。本文…