【摘 要】
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为了实现苹果采摘机器人对果实的精确快速采摘,文章在压缩跟踪算法的基础上提出一种结合SURF特征的跟踪方法。该方法首先使用k-means聚类算法分割出初始帧中目标苹果,然后根
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（31571571）,江苏省高校优势学科建设项目（PAPD）
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为了实现苹果采摘机器人对果实的精确快速采摘,文章在压缩跟踪算法的基础上提出一种结合SURF特征的跟踪方法。该方法首先使用k-means聚类算法分割出初始帧中目标苹果,然后根据目标苹果的位置和尺度信息,生成随机稀疏矩阵并训练生成初始的贝叶斯分类器,最后通过SURF特征检测对下一帧中的目标苹果进行跟踪匹配,同时更新分类器参数从而实现目标苹果果实的跟踪识别。通过实验比较,此方法在目标苹果尺度发生变化和受到外界遮挡的情况下影响较小,满足采摘要求的准确性与实时性。
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