【摘 要】
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果园中苹果检测是实现苹果自动化采摘作业的一项重要环节。针对目前果园苹果检测方法设施要求高及尺度变换、光照缺乏泛化能力等问题,提出基于增强随机蕨分类器的果园苹果检测。首先,在梯度域中通过方向梯度直方图对图像进行特征提取,形成图像的特征空间。其次,在特征空间中,进行随机二元测试,形成随机蕨类并共享特征,构建弱分类器。最后,引入Real AdaBoost算法构建强分类器实现检测。实验结果表明,基于随机二
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院;贵州省模式识别与智能系统重点实验室,贵州贵阳 550025;贵州民族大学数据科学与信息工程学院;贵州民族大学教务处
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果园中苹果检测是实现苹果自动化采摘作业的一项重要环节。针对目前果园苹果检测方法设施要求高及尺度变换、光照缺乏泛化能力等问题,提出基于增强随机蕨分类器的果园苹果检测。首先,在梯度域中通过方向梯度直方图对图像进行特征提取,形成图像的特征空间。其次,在特征空间中,进行随机二元测试,形成随机蕨类并共享特征,构建弱分类器。最后,引入Real AdaBoost算法构建强分类器实现检测。实验结果表明,基于随机二值特征提取的增强随机蕨类分类器能够有效地检测果园中的苹果。
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