【摘 要】
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针对自然环境中柑橘果实采摘点提取问题,研究对光照变化,亮斑阴影,枝叶、枝条及果实遮挡等干扰因素具有良好适应性的柑橘果实识别、分割和采摘点提取方法.研究了基于卷积神经网络的柑橘识别方法,基于全卷积神经网络的果实分割方法,基于Hough变换的采摘点识别方法.以自然环境下采集的柑橘图像构造训练集训练柑橘识别模型和果实分割模型,并根据实验确定Hough变换参数.实验结果表明,提出的柑橘采摘点识别方法可有效的识别自然环境中柑橘并分割出果实有效区域,可有效提取柑橘采摘点,采摘点识别准确率均值为86.8％.
【机 构】
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北方工业大学电气与控制工程学院,北京100044
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针对自然环境中柑橘果实采摘点提取问题,研究对光照变化,亮斑阴影,枝叶、枝条及果实遮挡等干扰因素具有良好适应性的柑橘果实识别、分割和采摘点提取方法.研究了基于卷积神经网络的柑橘识别方法,基于全卷积神经网络的果实分割方法,基于Hough变换的采摘点识别方法.以自然环境下采集的柑橘图像构造训练集训练柑橘识别模型和果实分割模型,并根据实验确定Hough变换参数.实验结果表明,提出的柑橘采摘点识别方法可有效的识别自然环境中柑橘并分割出果实有效区域,可有效提取柑橘采摘点,采摘点识别准确率均值为86.8％.
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