-
公开(公告)号：CN112270708A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011154805.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同边缘类型的蔬果植株侧枝点识别方法。首先对采集的蔬果类植株彩色图像进行阈值分割，在其二值化图像中分别进行横向边缘的提取和纵向边缘的提取，对所提取的边缘进行去噪处理，然后对提取的横纵边缘进行阈值分割，来除去蔬果类植株叶片的短边缘。通过对处理过后的横纵边缘寻求交点，来获到蔬果植株的分枝点。最后通过两点之间的距离限制和所在的边缘类型，筛选出相互对应蔬果类植株的侧枝点。本发明可以实现对枝叶颜色类似的蔬果植株侧枝点进行识别，为枝叶修剪机器人作业提供侧枝位置的信息。
-
公开(公告)号：CN112232263B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011169184.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/68 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的番茄识别方法。首先采集自然条件下番茄的图像，对采集到的图像进行图像数据增强，增大数据样本，然后对所有的图像数据进行目标番茄的人工标注，图像数据分成训练集和验证集。将VGG网络框架去除所有池化层，改为残差网络，并且残差网络的卷积层使用空洞卷积。本发明通过在图像识别阶段引入空洞卷积层的方法，能够提高复杂环境下的番茄识别准确率，有助于提升番茄采摘机器人整机工作效率。
-
公开(公告)号：CN112270708B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011154805.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同边缘类型的蔬果植株侧枝点识别方法。首先对采集的蔬果类植株彩色图像进行阈值分割，在其二值化图像中分别进行横向边缘的提取和纵向边缘的提取，对所提取的边缘进行去噪处理，然后对提取的横纵边缘进行阈值分割，来除去蔬果类植株叶片的短边缘。通过对处理过后的横纵边缘寻求交点，来获到蔬果植株的分枝点。最后通过两点之间的距离限制和所在的边缘类型，筛选出相互对应蔬果类植株的侧枝点。本发明可以实现对枝叶颜色类似的蔬果植株侧枝点进行识别，为枝叶修剪机器人作业提供侧枝位置的信息。(56)对比文件梁喜凤;章艳.串番茄采摘点的识别方法.中国农机化学报.2016,(第11期),全文.郭翰林;林建;张翔.基于HSV空间再生稻植株与土壤背景图像分割.农机化研究.2017,(第07期),全文.
-
公开(公告)号：CN112232263A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011169184.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的番茄识别方法。首先采集自然条件下番茄的图像，对采集到的图像进行图像数据增强，增大数据样本，然后对所有的图像数据进行目标番茄的人工标注，图像数据分成训练集和验证集。将VGG网络框架去除所有池化层，改为残差网络，并且残差网络的卷积层使用空洞卷积。本发明通过在图像识别阶段引入空洞卷积层的方法，能够提高复杂环境下的番茄识别准确率，有助于提升番茄采摘机器人整机工作效率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.013 seconds)
