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基于HOG与支持向量机的成熟苹果自动识别

         

摘要

由于采摘目标背景复杂多变,采摘机器人提取目标时经常会出现轮廓不均匀以及分割不准确的现象.针对前期背景和目标物的分离处理,选取了最大类间方差法即Otsu算法提取目标物的粗轮廓,引入目标轮廓的HOG梯度方向特征训练支持向量机,进而对提取的轮廓进行细筛选,实现自动识别目标.以识别成熟苹果的试验证明,支持向量机能够准确识别单个苹果的轮廓,准确率在93%以上,并获得了较好的识别效果.

著录项

  • 来源
    《江苏农业科学》 |2017年第7期|211-215|共5页
  • 作者

    陈珂; 许林峰; 柯文德;

  • 作者单位

    广东石油化工学院计算机科学与技术系/广东省云机器人(石油化工)工程技术研究中心;

    广东茂名 525000;

    广东石油化工学院计算机科学与技术系/广东省云机器人(石油化工)工程技术研究中心;

    广东茂名 525000;

    广东石油化工学院计算机科学与技术系/广东省云机器人(石油化工)工程技术研究中心;

    广东茂名 525000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    最大类间方差法; 支持向量机; HOG特征; 采摘识别;

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