【摘 要】
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油茶果特征提取是图像识别的前提。本文分别提取油茶果的颜色特征,形状特征,通过卷积神经网络提取油茶果多特征,并用Kinect传感器提取油茶果图像的深度信息,利用提取出来的特征对油茶果识别。具体有以下几点:(1)在江西省林业科学院国家油茶林基地采集油茶果图像,将采集到的油茶果图像进行中值滤波和直方图均衡化预处理,转化到HSV颜色空间,提取H分量并通过大津法阈值分割油茶果,经过形态学后处理得到理想的油茶
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油茶果特征提取是图像识别的前提。本文分别提取油茶果的颜色特征,形状特征,通过卷积神经网络提取油茶果多特征,并用Kinect传感器提取油茶果图像的深度信息,利用提取出来的特征对油茶果识别。具体有以下几点:(1)在江西省林业科学院国家油茶林基地采集油茶果图像,将采集到的油茶果图像进行中值滤波和直方图均衡化预处理,转化到HSV颜色空间,提取H分量并通过大津法阈值分割油茶果,经过形态学后处理得到理想的油茶果二值图。(2)为提取油茶果形状特征并识别,首先简述傅里叶描述子原理,然后提取油茶果和树叶的8阶归一化傅里叶描述子特征,用SVM方法进行分类识别。并用Hu不变矩结合BP神经网络的方法识别油茶果。为定位出树上油茶果的圆心和半径,使用Hough变换的方法检测油茶果。(3)用YOLOv3和Faster R-CNN两种卷积神经网络检测自然环境下的油茶果。构建油茶果深度学习数据集,训练集油茶果图像共3820幅,并以100张图像作为验证集。以准确率P,召回率R和F1值作为指标。结果表明YOLOv3的准确率P为95.12%,召回率R为86.54%,F1值为90.63%,单幅图像平均识别时间为0.091s。Faster R-CNN的准确率P为98.92%,召回率R为93.32%,F1值为96.04%,单幅图像平均识别时间为0.21s。(4)针对油茶果深浅不一,生长参次不齐现象,采用低成本的Kinect传感器获取其深度图像,搭建试验平台并通过C++编程实现室内外油茶果测距和利用深度信息分割油茶果图像。
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