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基于双目视觉的葡萄识别定位及跟踪方法研究

来源 :林业机械与木工设备 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xujinjinjin

【摘要】

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为消除不同光照强度和葡萄叶片遮挡等因素对果穗识别定位与跟踪精确度的影响,通过搭建基于vs2017与OpenCV3.4双目识别定位系统,研究基于自然光环境下红提葡萄果穗的识别、定位及跟踪,提出一种K-Means聚类算法和HSV颜色分量相结合的葡萄果穗识别分割方法,并提出了基于深度卷积神经网络与双目视觉相结合的葡萄跟踪算法。选用OpenCv与MATLAB对双目相机标定,去除误差过大及模糊的照片,标定误

【作者】

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李元强高何璇何玉英李红岭唐渲运杨芳高晓阳

【机构】

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甘肃农业大学机电工程学院,甘肃省葡萄与葡萄酒工程学重点实验室,甘肃省干旱生境作物学重点实验室,兰州银行网络金融部,中国人民银行兰州支行

【出处】

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林业机械与木工设备

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

双目视觉分割标定立体定位轮廓匹配

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61661003),学科建设基金项目(GAU-XKJS-2018-190)。

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为消除不同光照强度和葡萄叶片遮挡等因素对果穗识别定位与跟踪精确度的影响,通过搭建基于vs2017与OpenCV3.4双目识别定位系统,研究基于自然光环境下红提葡萄果穗的识别、定位及跟踪,提出一种K-Means聚类算法和HSV颜色分量相结合的葡萄果穗识别分割方法,并提出了基于深度卷积神经网络与双目视觉相结合的葡萄跟踪算法。选用OpenCv与MATLAB对双目相机标定,去除误差过大及模糊的照片,标定误差控制在0.13%以内。采用双目相机视差获得深度图进行葡萄定位,试验表明,当定位距离在0.8～1.5 m

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