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种薯芽眼的准确识别是实现智能切块的重要前提。为解决种薯芽眼机器视觉识别易出现误判和不易获取芽眼三维位置信息而导致切块不均匀的问题,提出一种基于激光三维重建的种薯芽眼识别方法。确定点云获取过程中ROI区域消除采集过程中背景的影响,通过工业相机与线激光器相配合连续采集移动种薯的激光光条图像获取其点云数据;根据点云密度去除随机噪声和裙边噪声,提高点云质量,降低芽眼误判率。采用体素滤波算法稀疏点云,提高识别效率;通过对种薯表面任意点的局部邻域进行平面拟合后获取点云法向量,构建加权协方差矩阵参数化种薯表面点云,根据矩阵特征值大小设定的动态阈值对种薯表面点云进行初步筛选,得到种薯芽眼判别的候选点,采用欧式聚类算法获取候选点的点云簇,选取每个点云簇中最大特征值点为关键点,利用计算关键点和邻域内其他点构成的中心线连线向量与法向量夹角余弦值对关键点再次筛选,最终确定种薯各个芽眼位置。试验结果表明,芽眼识别率为95.13%,芽眼误识别率为4.87%,可为马铃薯种薯智能化切块时芽眼识别提供参考。 相似文献
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基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为提高对马铃薯芽眼的识别效果，提出一种基于改进Faster R-CNN的马铃薯芽眼识别方法。对Faster R-CNN中的非极大值抑制(Non maximum suppression, NMS)算法进行优化，对与M交并比(Intersection over union, IOU) 大于等于Nt的相邻检测框，利用高斯降权函数对其置信度进行衰减，通过判别参数对衰减后的置信度作进一步判断；在训练过程中加入采用优化NMS算法的在线难例挖掘 (Online hard example mining, OHEM) 技术，对马铃薯芽眼进行识别试验。试验结果表明：改进的模型识别精度为96.32%，召回率为90.85%，F1为93.51%，平均单幅图像的识别时间为0.183s。与原始的Faster R-CNN模型相比，改进的模型在不增加运行时间的前提下，精度、召回率、F1分别提升了4.65、6.76、5.79个百分点。改进Faster R-CNN模型能够实现马铃薯芽眼的有效识别，满足实时处理的要求，可为种薯自动切块中的芽眼识别提供参考。 相似文献
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为进一步提高野外火灾的识别率,提出三种森林火焰局部纹理提取算法:以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,对Gabor滤波的不同尺度图像提取LBP局部纹理特征;对小波变换频率子图提取LBP局部纹理特征;对每一个16像素×16像素块提取灰度共生矩阵局部纹理特征,并将特征向量输入支持向量机(SVM)训练分类器,进行火灾火焰图像识别。试验结果显示,基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取算法的野外火灾火焰的识别率高达96%,因此,与基于小波变换和灰度共生矩阵分析的局部纹理特征提取的算法相比,该算法更为有效。 相似文献
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 相似文献
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为探索基于计算机视觉的马铃薯表面缺陷检测新方法,该研究提出能将马铃薯表面疑似缺陷一次性分离出来的快速灰度截留分割方法和用于缺陷识别的十色模型。选择面积比率和十色比率作为缺陷判别特征,对分割出来的深色部位采用阈值法进行缺陷识别。采用基于快速G与亮度截留分割的2种方法对发芽进行识别。通过对326个马铃薯样本的652幅正反面图像进行试验,基于十色模型的缺陷识别方法对分割出来的深色区域的正确识别率为93.6%,基于快速G与亮度截留分割2种方法结合对有芽体图像的正确识别率为97.5%,马铃薯表面缺陷正确检测率为95 相似文献
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为了减少由于光照强度不一、对比度不同的干扰因素对中华蜂图像识别过程带来的困难,提出一种基于Gabor滤波、PCA降维与SVM相结合的蜜蜂图像识别方法。将人工采集的中华蜂图像进行灰度化、归一化处理,并采用Gabor滤波技术对处理后的图片进行图像特征的提取,进一步通过PCA将高维特征向量进行线性降维,最后将图片特征值矩阵分别经过不同核函数的SVM进行分类识别。通过不同核函数的SVM进行对比建模,测试并分析其对于特征提取后中华蜂图像的建模时长、识别准确率及识别图像时长。试验表明,中华蜂的图像经过Gabor特征提取、PCA降维得到的特征矩阵,经过核函数为Sigmoid的SVM时,其识别特性最好。 相似文献
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芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进Y... 相似文献
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正确识别西兰花田间位置是实现西兰花自动化采收的基础,西兰花花球颜色与植株的叶片、茎秆相似,仅通过颜色特征无法对西兰花进行识别,本文以成熟期的田间西兰花为研究对象,提出了一种基于纹理特征与颜色特征的西兰花识别算法。首先通过预处理以及Laws滤波对图像进行边界纹理强化,再通过Gabor滤波对图像进行纹理特征向量提取,并对提取后的纹理特征向量进行z-score标准化,随后对标准化后的纹理特征向量进行K-means聚类与开运算,获取花球潜在存在区域。同时对RGB图像进行HSV转换,通过对图像的H分量进行阈值分割达到滤除地面像素的效果。最终对纹理特征识别与颜色特征识别的结果进行融合,实现对田间西兰花的识别。算法通过结合纹理与颜色特征,对田间西兰花进行了识别,解决了西兰花的花球与茎叶等背景颜色相近难以识别的问题。本文共使用792幅图像进行试验,试验结果表明,本方法可以准确地对西兰花田间图像进行识别,其精确率为96.96%,召回率为94.41%,F1值为95.67%。通过对3组不同拍摄环境的数据集进行算法识别,3组数据集的F1值始终保持在94%以上,具有良好的拍摄环境适应性,为农业机器人进行西兰花自... 相似文献
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特征提取和相似性度量是基于图像处理的农作物病虫害识别方法中的两大关键问题。以感染小麦白粉病的叶片为研究对象,提出了一种基于椭圆型度量学习的小麦叶部病害严重度识别算法。该算法首先给出了一种滑窗最大值（Moving window maximum, MWM）特征提取方法,对分割后的病斑图像采用滑窗法提取HSV颜色特征和LBP纹理特征,在同一水平条滑窗上取每一维特征的最大值作为这一水平条的特征,这种MWM特征表示方法能有效减弱小麦叶片弯曲、倾斜、拍摄角度不同等对识别率的影响;然后,引入对样本数据具有更好区分性的椭圆型度量,根据样本的类内与类间高斯分布的对数似然比定义椭圆型度量矩阵,为了保持最大化的分类信息,将特征子空间学习和椭圆型度量学习同时进行;最后,利用得到的椭圆型度量计算特征向量之间的距离实现不同严重度病害的识别。对比实验结果表明,本文算法使得小麦白粉病严重度的识别正确率达到了100%,优于SVM方法的88.33%、BP神经网络方法的90%。 相似文献
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针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献
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小波域马铃薯典型虫害图像特征选择与识别 总被引：3，自引：0，他引：3
为准确、快速地识别马铃薯典型虫害,提出了一种基于小波域的马铃薯典型虫害特征提取与识别方法。该方法以自然环境下的马铃薯虫害分割图像为对象,提取小波域高斯空间模型的高频协方差阵特征值与低频低阶矩(HELM)的12个不变纹理特征、空间域Hu不变矩的4个形状特征,进行支持向量机(SVM)的虫害分类识别。通过对8类典型虫害的识别,试验结果表明:在SVM识别方法下,本文HELM特征提取方法,相比传统纹理特征提取方法,在特征计算量不增加的同时,平均识别率至少提高了17个百分点;在HELM特征与Hu矩特征下,本文SVM的运行时间为0.481 s,比人工神经网络快了近2 s,平均识别率为97.5%,比人工神经网络、贝叶斯分类器识别率提高了至少6个百分点,有明显的识别优势。 相似文献
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针对自主采茶机器人,研究了在茶园自然光环境下如何高效识别茶叶嫩芽。针对自然光条件下采集的茶叶图像含有大量噪声的情况,为了避免一些像素值变化剧烈的像素点,根据分析,最终选用双边滤波去噪算法,对茶叶原始图像进行平滑滤波的同时,还能有效保留图形的边缘等有用信息。采用一种新的基于颜色通道调换的算法来增大茶叶嫩芽和老叶以及环境的对比度,然后提取茶叶的颜色特征,进而分割提取出茶叶嫩芽。实验结果表明:基于颜色通道变换的算法具有高效稳定等优点,能够很好地识别茶叶嫩芽,可以满足自主采茶机器人对茶叶嫩芽识别的要求。该算法为后续自主采茶机器人的研发提供了技术支持。 相似文献
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