【摘 要】
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随着科技的进步,采摘机器人各个部分的系统也日益完善.其中,机器人视觉定位的系统设计很大程度影响了其工作效率,尤其是在目标检测速率、采摘果实准确率以及采摘目标环境适应度方面.本次研究提出利用双目立体视觉系统获取油茶果目标图像,并采集计算深度信息,制作自己的油茶果VOC数据集,采用YOLOv3目标检测算法来实现复杂环境下油茶果果实的识别,并通过设计上位机界面,直观展示对油茶果目标的定位功能.实验发现该方法具有更高的识别率和更快的识别速度,在复杂环境下展示了其算法的优越性.
【机 构】
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南昌航空大学 信息工程学院, 南昌 330063
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随着科技的进步,采摘机器人各个部分的系统也日益完善.其中,机器人视觉定位的系统设计很大程度影响了其工作效率,尤其是在目标检测速率、采摘果实准确率以及采摘目标环境适应度方面.本次研究提出利用双目立体视觉系统获取油茶果目标图像,并采集计算深度信息,制作自己的油茶果VOC数据集,采用YOLOv3目标检测算法来实现复杂环境下油茶果果实的识别,并通过设计上位机界面,直观展示对油茶果目标的定位功能.实验发现该方法具有更高的识别率和更快的识别速度,在复杂环境下展示了其算法的优越性.
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