【摘 要】
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随着人工智能领域的飞速发展,自动化采摘技术得到不断的提高。实现复杂背景中绿苹果的目标识别对苹果的质量管理、市场优化具有重大意义。然而在复杂背景中绿苹果的目标识别受到光照、阴影、果实重叠与遮挡等因素的影响,识别率较低。为了解决复杂背景带来的干扰,本文以绿苹果图像为研究对象,提出了绿苹果目标的分割、识别方法。具体工作如下:(1)针对绿苹果图像采集过程中存在的噪声干扰,使用多种滤波方法进行对比试验,通过
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随着人工智能领域的飞速发展,自动化采摘技术得到不断的提高。实现复杂背景中绿苹果的目标识别对苹果的质量管理、市场优化具有重大意义。然而在复杂背景中绿苹果的目标识别受到光照、阴影、果实重叠与遮挡等因素的影响,识别率较低。为了解决复杂背景带来的干扰,本文以绿苹果图像为研究对象,提出了绿苹果目标的分割、识别方法。具体工作如下:(1)针对绿苹果图像采集过程中存在的噪声干扰,使用多种滤波方法进行对比试验,通过主观评价和客观评价两方面进行滤波算法分析,最后选择高斯滤波算法作为本文的去噪算法。(2)针对复杂背景中高度重叠和遮挡的绿苹果图像难以准确分割的问题,提出了一种多颜色空间阈值分割、形态学开操作和融合分割结果相结合的方法,将绿苹果区域提取出来。针对霍夫变换难以准确贴合苹果轮廓的问题,提出了基于先验模板信息的方法,实现了绿苹果的有效分割与识别,识别率和真阳性率分别为83.33%,94.99%。(3)利用简单线性迭代(Simple Linear Iterative Cluster,SLIC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的方法,实现了复杂背景中绿苹果的高精度分割。针对超像素分割的超像素块大小、形状各异,纹理特征难以提取的问题,使用旋转不变局部二值模式(RILBP)和改进灰度共生矩阵相结合的方法实现超像素块纹理特征的提取。结合超像素块在RGB和HSI颜色空间中提取的颜色特征,实现超像素块的分类。最后,对分割后的结果使用霍夫变换检测绿苹果目标。试验结果中真阳性率为95.7%,假阳性率为1.68%。识别率91.89%。
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