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基于混合特征与最小二乘支持向量机的山核桃鲜果识别
被引量：
3
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作者
章云
周竹
周素茵
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期137-143,共7页
针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题,研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以2×2像素的正方形区域作为分割单位,选择颜色比值B/R、R/G作为颜色特征,选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、...
针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题,研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以2×2像素的正方形区域作为分割单位,选择颜色比值B/R、R/G作为颜色特征,选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵,以及基于灰度共生矩阵的特征描述参数角二阶矩、对比度和熵作为纹理特征,共同构成特征向量,采用LS-SVM算法建立了识别模型,并利用该模型对80幅顺光图像和50幅逆光图像进行测试。试验结果表明:该方法在顺光、逆光下的山核桃鲜果有效识别率分别为92.48%、88.15%,可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。
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关键词
机器视觉
山核桃鲜果
图像分割
纹理特征
支持向量机
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职称材料
题名
基于混合特征与最小二乘支持向量机的山核桃鲜果识别
被引量：
3
1
作者
章云
周竹
周素茵
机构
浙江农林大学信息工程学院
浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期137-143,共7页
基金
浙江省教育厅项目"基于机器视觉的山核桃智能识别研究"(Y201328071)
浙江省自然科学基金项目"基于高光谱成像技术的锯材表面缺陷检测方法研究"(LQ13F050006)
文摘
针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题,研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以2×2像素的正方形区域作为分割单位,选择颜色比值B/R、R/G作为颜色特征,选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵,以及基于灰度共生矩阵的特征描述参数角二阶矩、对比度和熵作为纹理特征,共同构成特征向量,采用LS-SVM算法建立了识别模型,并利用该模型对80幅顺光图像和50幅逆光图像进行测试。试验结果表明:该方法在顺光、逆光下的山核桃鲜果有效识别率分别为92.48%、88.15%,可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。
关键词
机器视觉
山核桃鲜果
图像分割
纹理特征
支持向量机
Keywords
machine vision
fresh hickory nut
image segmentation
texture feature
least squares - support vector machine
分类号
S776.02 [农业科学—森林工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合特征与最小二乘支持向量机的山核桃鲜果识别
章云
周竹
周素茵
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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