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番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究

发布时间:2017-08-10 03:28

  本文关键词:番茄采摘机器人非颜色编码化目标识别算法研究


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【摘要】:为了实现番茄采摘机器人在非结构化环境下对目标番茄的准确识别,提出了一种基于非颜色编码的番茄识别算法。通过Haar-like特征及其编码的方法,结合AdaBoost深度学习算法可以获得用于识别成熟番茄的分类器;并研究了Haar-like特征类型和AdaBoost学习训练次数对分类器性能的影响。所得强分类器对测试集中的番茄进行在线识别试验。试验结果表明,测试集中93.3%的成熟番茄能够被正确识别;同时该分类器还对光照变化、果实粘连以及枝叶遮挡等干扰具有较强的自适应性和鲁棒性,满足采摘机器人对目标识别的技术要求。
【作者单位】: 上海交通大学机械与动力工程学院;上海交通大学农业与生物学院;
【关键词】番茄 采摘机器人 目标识别 非颜色编码 Haar-like特征 AdaBoost
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102307) “十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD08B01)
【分类号】:TP391.41;TP242
【正文快照】:

【参考文献】

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本文编号:648656

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