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基于SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法 总被引：5，自引：0，他引：5
为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGBD图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先,利用RGBD相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓信息;其次,提取果实轮廓点的平面和深度信息,筛选后进行处理;再次,将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中,得到点云聚类结果;最后,根据聚类点,通过坐标转换得到世界坐标信息,拟合得到各个番茄的位置和轮廓形状。以果实识别的正确率和定位结果的均方根误差(RMSE)为指标对该算法进行验证和分析,采集80幅图像共366个番茄样本,正确识别率为87.2%,定位结果均方根误差(RMSE)为1.66 mm。与在二维图像上利用Hough变换进行果实识别的试验进行对比分析,进一步验证了本文方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性。 相似文献
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