基于纹理颜色的温室大棚黄瓜图像识别

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我国是农业大国，农业人口在世界上最多，农业是我国赖以生存的基础产业。我国的耕地面积仅占世界7％，却要承载占世界1/5的人口。随着我国老龄化趋势的加剧，导致从事农业生产的人口逐年下降，因此解决这一问题刻不容缓。随着机器人技术和人工智能的发展，机器人进入农业生产领域成为可能。引进农业机器人进行农业生产可以有效的缓解当前矛盾，在促进机器人行业发展的同时解放有限的劳动力资源，还可以大大降低黄瓜的生产成本，提高生产率。
　　农业机器人的机械收获需要自动检测和计数树冠的果实。由于颜色相似，形状不规则，背景复杂等问题造成果实识别非常困难而难以执行采摘动作。因此基于所有上述问题，在复杂背景下识别黄瓜是一项具有挑战性的任务。在本文中，提出了一种基于纹理分析和颜色分析的技术用于检测温室中的黄瓜。RGB图像转换为灰度图像和HSI图像分别执行算法。在第一阶段进行颜色分析以除去背景，例如土壤，树枝和天空，同时保持尽可能多的绿色水果像素呈现黄瓜和叶子。同时，MSER和HOG应用于灰度图像中的纹理分析。通过MSER获得候选区域,这些候选区域有的是包括黄瓜的候选区域。HOG+SVM用于区分黄瓜目标和背景消除不是黄瓜的候选区域。为了进一步消除非目标区域，通过SIFT算法检测关键点，根据SIFT的疏密特征确定黄瓜区域。然后，将颜色分析和纹理分析的结果合并以获得候选黄瓜区域。最后阶段应用数学形态学操作以获得完整的黄瓜。经过以上操作后可以得到相较于一般分割方法更加精确的黄瓜轮廓，在农业大棚中的自然光照环境下进行测试识别率高于普通的分割方法，保证了农业机器人后续的准确采摘。

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作者
赵相飞;
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作者单位

天津理工大学;

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授予单位天津理工大学;
学科控制工程
授予学位硕士
导师姓名李大华;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类电子技术、计算机技术在农业上的应用;
关键词
图像处理; 极值区域; 方向梯度直方图; 支持向量机; 黄瓜识别; 温室大棚;

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