【摘 要】
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为了实现物联网环境下果园飞鸟的自动驱离,使其复杂条件下能够准确驱赶空中的飞鸟,提出了一种基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的空中飞鸟分割算法。通过准确识别飞鸟,为系
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院,淮阴工学院电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61203056);江苏省普通高校研究生创新计划资助项目(No.CXLX11_0198)
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为了实现物联网环境下果园飞鸟的自动驱离,使其复杂条件下能够准确驱赶空中的飞鸟,提出了一种基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的空中飞鸟分割算法。通过准确识别飞鸟,为系统自动发出超声波驱离飞鸟提供准确的信息。利用Canny算子获取飞鸟图像的边缘信息;使用欧氏距离计算得到二进制边缘的距离映射;引入S形函数,构建边缘转换图;引入自动局部比,对Chan-Vese模型进行改进,以准确分割边缘映射图。实验结果表明:与SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法相比,该算法具有更高的分割精度,在面对单
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