發(fā)布時間：2017-08-10 03:28

  本文關鍵詞：番茄采摘機器人非顏色編碼化目標識別算法研究

  更多相關文章： 番茄 采摘機器人 目標識別 非顏色編碼 Haar-like特征 AdaBoost

【摘要】：為了實現(xiàn)番茄采摘機器人在非結構化環(huán)境下對目標番茄的準確識別,提出了一種基于非顏色編碼的番茄識別算法。通過Haar-like特征及其編碼的方法,結合AdaBoost深度學習算法可以獲得用于識別成熟番茄的分類器;并研究了Haar-like特征類型和AdaBoost學習訓練次數(shù)對分類器性能的影響。所得強分類器對測試集中的番茄進行在線識別試驗。試驗結果表明,測試集中93.3%的成熟番茄能夠被正確識別;同時該分類器還對光照變化、果實粘連以及枝葉遮擋等干擾具有較強的自適應性和魯棒性,滿足采摘機器人對目標識別的技術要求。
【作者單位】： 上海交通大學機械與動力工程學院;上海交通大學農(nóng)業(yè)與生物學院;
【關鍵詞】： 番茄 采摘機器人 目標識別 非顏色編碼 Haar-like特征 AdaBoost
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2013AA102307) “十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAD08B01)
【分類號】：TP391.41;TP242
【正文快照】：

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