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果蔬在田间环境中的快速识别与定位技术研究取得了重要进展。

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简介:
面对果蔬采摘作业的自动化实现,快速识别和精准定位田间环境中的果蔬已成为一个备受关注的关键挑战。本文对现有的果蔬识别硬件系统以及相应的识别算法进行了全面的综述,并对果蔬图像预处理、颜色特征的选取、图像分割算法的设计以及图像后处理等环节的研究进展进行了总结和深入分析。此外,还对常见果蔬识别算法、成簇果蔬识别算法以及在存在遮挡情况下的果蔬识别算法进行了详细的探讨。同时,本文对果蔬定位领域中常用的有源测距法和无源测距法进行了比较分析,并重点阐述了无源测距方法中普遍应用的立体匹配算法。最后,文章还深入剖析了田间环境下进行果蔬识别和定位所面临的主要困难,并对其未来的发展趋势进行了展望。

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  • 采摘分析
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    本文章主要探讨在田间环境下果蔬采摘中快速识别与定位技术的研究进展,包括机器视觉、深度学习方法的应用及面临的挑战。 果蔬采摘作业自动化中的一个关键难题是田间环境下快速识别与定位果蔬。本段落综述了常见的果蔬识别硬件系统及相应的识别算法,并总结分析了图像预处理、颜色特征选择、图像分割设计以及后续处理的研究进展。文章还对常见单个果蔬的识别方法,成簇果蔬和被遮挡果蔬的识别技术进行了梳理和比较研究。此外,文中详细探讨并对比了几种常用的测距技术和立体匹配算法在无源定位中的应用情况。最后,分析了田间环境下果蔬识别与定位所面临的挑战,并对其未来的发展趋势做出了展望。
  • NLOSLOSNLOS无线
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    本研究探讨了非视距(NLOS)环境下,视距(LOS)与非视距(NLOS)无线定位技术的特点及性能差异,旨在优化复杂环境中无线定位精度。 电子科技大学博士论文:LOS_NLOS无线定位方法算法研究
  • 车牌复杂
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    本研究聚焦于探讨并改进车牌识别技术在各种恶劣或复杂环境条件下的表现与准确性。 ### 复杂环境下的车牌识别研究 #### 一、引言 随着汽车数量的迅速增长,交通管理和安全问题变得越来越重要。汽车牌照识别系统(License Plate Recognition System, LPR)作为一种重要的目标自动识别技术,在电子收费、出入口控制和车流监控等方面发挥着重要作用。它不仅能够提高交通管理的自动化水平,还为城市的安全与效率提供了技术支持。因此,对于复杂环境下的车牌识别技术的研究具有重要意义。 #### 二、研究背景与意义 在实际应用中,车牌识别系统面临着多种挑战,如不同的光照条件、复杂的背景环境、车牌的角度变化以及车牌本身的破损等。这些问题都会影响到车牌识别的准确性和稳定性。因此,开发一种能够在复杂环境下高效且准确地识别车牌的技术是非常必要的。 #### 三、关键技术分析 1. **车牌定位**:这是整个系统中的第一步也是关键步骤之一。研究者采用了一种结合边缘检测和投影特征的方法来确定车牌的位置。通过使用边缘检测算法提取车牌灰度图像的边界,然后利用投影法精确定位车牌的具体位置,并运用Hough变换校正因倾斜造成的角度偏差。 2. **字符分割**:在定位到车牌后,接下来的任务是将其中包含的文字信息进行精确分离以便进一步识别。研究者提出了一种基于垂直投影和模板匹配的方法来进行这一过程。这种方法能够有效地处理复杂环境带来的干扰,并且很好地解决了由于车牌倾斜而导致的分割难题。 3. **车牌识别**:完成字符分割之后需要对每个单独的字符进行准确辨识。本项目采用了并行模糊神经网络算法来实现这个目标,该方法由BP神经网络和模糊控制器组成,在提高识别效率的同时保证了较高的准确性。 #### 四、系统架构与实施 车牌识别系统的构成主要包括三个核心部分: - **预处理模块**:对原始图像进行降噪及灰度化等操作以提升后续处理的精确性。 - **定位与分割模块**:利用边缘检测和投影特征相结合的技术来实现准确的车牌位置确定,再通过垂直投影和模板匹配的方法完成字符分离任务。 - **识别模块**:采用并行模糊神经网络算法进行最终的文字辨识。 #### 五、实验结果及分析 1. **边缘检测效果**:所使用的边缘检测技术能够快速且精准地提取出车牌的边界信息,为后续处理提供了坚实的基础。 2. **定位与分割性能**:对大量实际样本进行了测试后发现,提出的算法在复杂环境下依然可以准确完成车牌位置确定和字符分离的任务,并展现出较强的鲁棒性。 3. **识别精度**:实验结果显示并行模糊神经网络的字符辨识能力优于传统的BP网络模型,在提高识别率的同时也加快了处理速度。 #### 六、结论 本研究针对复杂环境下的车牌识别问题,提出了一种结合边缘检测、投影特征和模板匹配技术来完成定位与分割的方法,并且采用并行模糊神经网络进行文字的辨识。实验结果证明这些方法的有效性和实用性。未来的研究可以进一步优化算法性能,以提高系统的适应性及准确性,更好地服务于交通管理和公共安全领域。
  • 】利用计算机视觉(附带Matlab代码).zip
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    本资源提供了一种基于计算机视觉技术的果蔬识别方法,并附带了详细的Matlab实现代码。适用于科研和学习参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
  • 多工件复杂
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    本研究聚焦于多工件定位技术,在复杂且动态变化的环境中探索高效、精准的定位方法与算法。致力于提高工业自动化和机器人领域的操作效率及灵活性。 为了在复杂环境下获取工业流水线上工件的精确位姿信息,我们提出了一种同时定位多个工件的方法。首先,在复杂的环境中使用基于边缘梯度匹配算法及图像金字塔搜索策略快速识别目标,并获得目标在图像坐标系中的准确位置信息。接着,采用张正友棋盘标定法对单目摄像机进行校准,以获取其内参数和畸变参数。最后,通过优化最小二乘法建立了一种从图像坐标系到世界坐标系的转换关系,从而实现目标在世界坐标系中的精确位姿定位。 实验结果表明,在杂乱背景、部分遮挡及非线性光照等复杂环境下,该方法能够准确地识别和定位工件,并具有较高的鲁棒性;平均识别时间不超过0.5秒,且在x-o-y平面上的定位误差小于1毫米,姿态角度误差小于1度。因此,该方法可以满足工业应用中对实时性和精度的要求。
  • 视频特征提.doc
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    《视频识别与特征提取技术研究》一文深入探讨了当前视频识别领域的关键技术,聚焦于高效准确地从视频数据中抽取有意义的特征信息,旨在推动计算机视觉领域的发展。 本段落将对MP4协议和FLV协议进行详细分析,并探讨视频的码率、分辨率等关键特征的提取方法。
  • 菜图像大型数据集
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    本数据集专注于收集并标注高质量的水果和蔬菜图像,旨在促进图像中的目标识别及精准定位研究。 该数据集包括200多个类,每类包含超过300张水果图片,所有图片都经过了旋转处理。 苹果(品种多样:深红色、金色、金红色、史密斯奶奶、粉红女士、红色、红色美味)、杏子、鳄梨(成熟和未成熟的都有)、香蕉(黄色和红色的普通香蕉以及女士手指型)甜菜根红,蓝莓,仙人掌果实,哈密瓜(两个品种),洋芋,花椰菜,樱桃(包括雷尼尔品种),樱桃蜡果(黄、红、黑各种颜色),栗子,克莱门汀柑橘类水果,椰子,带壳玉米,成熟黄瓜,大枣,茄子,无花果,姜根块茎, 石榴果实, 葡萄(有蓝色、粉色和白色品种),葡萄柚(包括粉红色和白色),番石榴(也称芭乐),榛子(或者称为山杏), 越橘 (又称蓝莓的一种), 猕猴桃,卡其果,大头菜根茎类蔬菜, 金缕梅果实或叶片, 柠檬(普通柠檬与梅耶柠檬),青柠,荔枝,柑桔类水果如橙子和柚子等,芒果(包括绿色未成熟和红色成熟的),芒果甜馅饼状的特殊品种, 桑葚浆果,油桃(有普通和平扁两种类型), 核果 (例如核桃), 大葱或洋葱(红、白不同颜色),橘子类水果如桔子或者血橙等,番木瓜,西番莲果实(又称百香果),桃子(各种品种的鲜甜多汁的果实),佩皮诺(也称奇异莓的一种), 梨 (包括阿巴特、福莱尔、凯撒红梨以及怪兽和威廉姆斯等不同种类), 胡椒果实(红色、绿色,橙色或黄色的都有),酸浆(普通类型与带壳品种),菠萝(普通大小及迷你型), 皮塔哈亚果 (也称火龙果的一种), 李子 (各种不同的成熟度和颜色)、石榴甜心部分,土豆(红肉、甜味以及白色多用途种类的都有),木瓜类水果(包括番木瓜),红毛丹(又称荔枝的一种变种), 覆盆子果实, 红醋栗或蔓越莓, 萨拉克 (一种热带浆果), 草莓(普通型和楔形品种)、柽柳树的种子或者果实,坦格洛(一种柑橘类水果),番茄等。
  • 混沌通信
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    混沌通信技术是一种利用混沌系统的复杂性和随机性进行信息加密和传输的技术。本文综述了混沌通信领域的最新研究成果和发展趋势,探讨其在信息安全、无线通信等多领域应用的潜力及挑战。 自二十世纪九十年代起,国际上开始兴起一种新的通信技术——混沌通信技术,并且这一技术在国内也得到了发展。目前,该技术已经逐渐进入实际应用阶段。本段落将探讨混沌通信技术的研究及其进展。
  • 基于深度学习复杂分拣图像
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    本研究致力于开发一种基于深度学习的方法,旨在实现对复杂分拣图像的高效、准确识别。通过优化算法与模型架构,力求解决传统方法在速度和精度上的不足,为自动化分拣系统提供强有力的技术支持。 更快的训练速度与更高的识别精度一直是图像识别技术研究的重点领域之一。鉴于物流分拣仓库环境复杂、光照条件不佳以及快递外包装相似度高的特点,本段落针对基于深度学习的快速分拣图像识别进行了深入探讨,并设计了一种卷积神经网络模型。 由于封闭的工作环境和照明条件限制导致图像清晰度不足,在预处理阶段我们采用了对偶树复小波变换技术进行去噪。在AlexNet神经网络架构的基础上,重新定义了卷积层、ReLU激活函数层以及池化层的参数设置以加速训练过程。最后根据新的分类任务需求调整了全连接层、Softmax输出层和最终分类器的设计。 实验结果显示,该基于深度学习的方法能够有效应对复杂的分拣图像识别挑战,并具备较快的学习速度与较高的准确率,满足实际应用的要求。此技术在提升无人仓等场景下的物流效率方面具有重要意义。
  • 基于深度学习
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    本研究运用深度学习算法开发了一种新颖有效的瓜果蔬菜识别系统,旨在提高农作物分类与鉴别的准确性和效率。 基于深度学习的瓜果蔬菜识别技术能够有效地对各种果蔬进行分类与辨识。通过训练大规模的数据集,该方法可以准确地识别出不同种类的水果和蔬菜,并且具有较高的鲁棒性和泛化能力,在实际应用中表现出色。这项研究为农业智能化、食品供应链管理和消费者体验优化等方面提供了强有力的技术支持。