【摘 要】
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针对复杂多变的农田环境下,田间作物分割既要保留农田作物完整外部形态信息,又要满足农田作业速度的要求,该文提出一种基于反向变异粒子群优化（reverse mutation-particle swa
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林大学工程仿生教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11372155);吉林省科技厅科技成果转化促进计划(20160309001NY);吉林省教育厅科学技术研究项目(2016187)
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针对复杂多变的农田环境下,田间作物分割既要保留农田作物完整外部形态信息,又要满足农田作业速度的要求,该文提出一种基于反向变异粒子群优化（reverse mutation-particle swarm optimization,RM-PSO）算法提取最优颜色系数的田间作物分割方法。该分割方法分为离线和在线2个部分,离线部分采用反向变异策略提高了初始粒子群群体质量及算法的搜索效率,避免算法早熟收敛,陷入局部最优,引入满意度函数对最优颜色系数进行评价,提取全局最优颜色系数。在线部分采用离线提取的最优颜色系数对作
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