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基于HOG与支持向量机的成熟苹果自动识别

摘要：	由于采摘目标背景复杂多变,采摘机器人提取目标时经常会出现轮廓不均匀以及分割不准确的现象。针对前期背景和目标物的分离处理,选取了最大类间方差法即Otsu算法提取目标物的粗轮廓,引入目标轮廓的HOG梯度方向特征训练支持向量机,进而对提取的轮廓进行细筛选,实现自动识别目标。以识别成熟苹果的试验证明,支持向量机能够准确识别单个苹果的轮廓,准确率在93%以上,并获得了较好的识别效果。
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