为了能够实现茶叶嫩芽的智能采摘,提出一种改进YOLOV3的茶叶嫩芽检测方法.首先将第二个残差模块的输出特征图与最后一个预测输出进......

为有效识别茶叶嫩芽提高机械采摘精度、规划采摘路线以避免伤害茶树。针对传统目标检测算法在复杂背景下检测精度低、鲁棒性差、速......

自然光照下不同时间采集的茶叶图像存在亮度不均的现象.由于高亮度图像对比度差且嫩芽特征显著性弱,造成高亮度图像中存在较多嫩芽......

针对名优茶早期嫩芽检测问题,提出一种基于魔鬼鱼觅食优化(MRFO)的颜色因子与阈值的嫩芽图像分割算法。首先,利用MRFO优化算法训练......

针对目前茶叶种植中自动化茶叶采摘面临的难题,提出了一种茶叶嫩芽图像自动识别与检测的算法。该方法通过建立增强的图像样本库,选......

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素......

以茶叶嫩芽图像为研究对象,利用图像处理技术实现了茶叶嫩芽自动分割。该算法首先选取不同颜色模型下茶叶分割图像,其次采用最大类......

探讨茶叶嫩芽自动分割方法,为茶叶智能采摘提供技术支持。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,比较了基于颜色的阈值分割与聚类分......

茶叶嫩芽检测是实现茶叶智能采摘的重要前提,基于图像处理的嫩芽检测效果受光照、生长环境和目标清晰度等因素影响较大,且自然环境......

针对自然环境下茶叶嫩芽图像分割易出现过分割和欠分割等问题,提出一种基于清晰度评价和颜色聚类级联的嫩芽图像分割方法,并结合Te......

针对目前传统茶叶采摘技术和茶叶识别算法的不足,率先提出利用SSD算法对茶叶嫩芽进行目标检测。研究包括提取超绿因子(G-B颜色特征......

针对目前名优茶采摘效率低以及名优茶的采摘具有较强的时效性等问题,提出用双目摄像头定位茶叶嫩芽,以此推动自动化采茶设备的研发......

针对采茶机器人的茶叶嫩芽识别问题,提出一种基于颜色因子与图像融合的茶叶嫩芽图像检测算法。首先对RGB彩图进行ExG、ExG-ExR,MEx......

针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避......

与人工采摘茶叶相比,现有采茶机械虽能提高采摘速度,但采摘时老叶、嫩叶一起采,缺乏选择性,并有部分叶片遭破损,降低了原料品质。......

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种应用较为广泛的深度学习模型,它凭借自身的卷积滤波和池化操作等特性,可以......

针对传统图像识别过于依赖特征有效性等问题,提出基于GoogLeNet卷积神经网络的茶叶状态智能识别方法。构建了全开面、半开面和未开......

针对传统的基于机器视觉的茶叶嫩芽检测方法存在手工特征提取鲁棒性较差以及准确率较低等问题,首次将基于深度学习的目标检测算法Y......

嫩芽分割是实现茶叶智能采摘的重要前提,自然环境下老叶、茶梗和土壤等加大了嫩芽分割难度。针对低对比度茶叶嫩芽图像,首先统计RG......