【摘 要】
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苹果的可见光谱目标的高效、精准识别是实现果园测产或机器自动采摘作业的关键,由于绿色目标果实与枝叶背景颜色较为相近,因此绿色苹果的识别成为新的挑战。再由于果园实际复杂环境因素影响,如光照、阴雨、枝叶遮挡、目标重叠等情况,现有的目标果实识别方案难以满足测产或自动采摘的实时、精准作业需求。为更好地实现果园自然环境中绿色目标果实识别问题,提出一种新的核密度估计优化的聚类分割算法(kernel density clustering,KDC)。新算法首先利用简单的迭代聚类(simple linear iterativ
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学分布式计算机软件新技术山东省重点实验室,山东理工大学农业工程与食品科学学院,SchoolofEngineering
【基金项目】
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Focus on Research and Development Plan in Shandong Province(2019GNC106115),China Postdoctoral Science Foundation(2018M630797),Shandong Province Higher Educational Science and Technology Program(J18KA3
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苹果的可见光谱目标的高效、精准识别是实现果园测产或机器自动采摘作业的关键,由于绿色目标果实与枝叶背景颜色较为相近,因此绿色苹果的识别成为新的挑战。再由于果园实际复杂环境因素影响,如光照、阴雨、枝叶遮挡、目标重叠等情况,现有的目标果实识别方案难以满足测产或自动采摘的实时、精准作业需求。为更好地实现果园自然环境中绿色目标果实识别问题,提出一种新的核密度估计优化的聚类分割算法(kernel density clustering,KDC)。新算法首先利用简单的迭代聚类(simple linear iterativ
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