【摘 要】
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针对温室青椒采摘机器人目标和背景近色视觉识别难点问题，提出基于IPSO优化的LS-SVM的温室青椒识别方法。该算法首先将采集到的青椒图像在Lab颜色空间下利用K-Means聚类算法对其进行分割；然后对形状特征和纹理特征进行提取，提取7个形状特征向量和3个纹理特征向量；同时为了减少复杂的数据计算并提高效率，归一化处理提取到的特征向量；以此作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量；最后，采
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,镇江 212013;机械工业设施农业测控技术与装备重点实验室,镇江 212013
【出 处】
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智能农业技术与装备高峰论坛暨2018年中国农业工程学会农业电气化与信息化学术年会
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针对温室青椒采摘机器人目标和背景近色视觉识别难点问题，提出基于IPSO优化的LS-SVM的温室青椒识别方法。该算法首先将采集到的青椒图像在Lab颜色空间下利用K-Means聚类算法对其进行分割；然后对形状特征和纹理特征进行提取，提取7个形状特征向量和3个纹理特征向量；同时为了减少复杂的数据计算并提高效率，归一化处理提取到的特征向量；以此作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量；最后，采用改进粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(IPSO-LS-SVM)，以获取最优参数从而获得最好效果。试验结果表明：采用IPSO-LS-SVM的识别方法对青椒的识别正确率高于其他方法，能够达到实验要求识别青椒的目的。
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