一种基于机器视觉的香蕉成熟度评判建模方法和评判方法

    公开(公告)号:CN109978822B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201910116876.5

    申请日:2019-02-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的香蕉成熟度评判建模方法和评判方法,包括以下步骤:定位香蕉彩色图像上的感兴趣区域ROIs;提取ROIs的颜色统计量特征,根据颜色统计量特征采用机器学习方法建立基于色泽特征的香蕉成熟度判别模型;提取ROIs的局部梯度方向分布特征,根据局部梯度方向分布特征采用机器学习方法建立基于局部形状特征的香蕉成熟度判别模型;提取ROIs的局部纹理特征,根据局部纹理特征采用机器学习方法建立基于纹理特征的香蕉成熟度判别模型;对三个基于不同特征的香蕉成熟度判别模型分配权重,形成香蕉成熟度评判决策模型。本发明可以实现香蕉成熟度无损、准确的评判,使得香蕉成熟度等级评判操作更便捷、更客观、更准确,并具有较高的推广价值。

    一种学习型虫害防治设备
    49.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108651410B

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN201810481206.9

    申请日:2018-05-18

    Abstract: 本发明提供了一种学习型虫害防治设备,通过视觉装置捕抓环境害虫数量信息,并基于该信息判断设备的启动学习型虫害防治设备;通过基于光、声、信息素、热辐射设计的诱捕机构诱捕并通过灭活机构杀死害虫,具有良好的害虫灭活功能;通过收集箱对虫尸进行收集,回收利用虫尸,具有良好的实用性;通过热风机构对害虫尸体进行烘干,减少害虫实体重量,便于搬运;在害虫尸体的运输过程中,基于视觉装置获取害虫尸体的信息,并上传至远端服务器进行深度学习,实时更新病虫害识别分类库,具有良好的实用性;结合学习型虫害防治设备的定期性运行的性质,使用太阳能板进行供能和使用蓄电池进行储能,具有良好的经济效益。

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