【摘 要】
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为了提高农机自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现采摘机械自主定位和自动规划路径能力,在农机导航的机器视觉系统,引入了基于极限学习机BP的图像智能
【机 构】
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郑州大学物理工程学院,河南郑州,450001
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为了提高农机自动识别果实成熟度的智能化水平,提高果实识别的准确性,实现采摘机械自主定位和自动规划路径能力,在农机导航的机器视觉系统,引入了基于极限学习机BP的图像智能分类算法,该算法采用极限学习机,有效的提高了BP神经网络图像分割算法的计算效率和准确性.对算法的性能进行了测试,其中测试项目包括果实图像的分割和提取、果实成熟度的判断.通过测试发现,利用极限学习机BP算法,可以实现果实图像的快速分割处理,在复杂的采摘背景下能够准确的识别果实,并根据智能分类方法,识别出果实的成熟度,为农机导航系统提供重用的定位信息,最终实现自主路径规划.
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