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《农业工程学报》 2012年14期
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基于偏好人工免疫网络多特征融合的油茶果图像识别

李昕  李立君  高自成  周健  闵淑辉  
【摘要】:为提高油茶果采摘机器人机器视觉的识别率,该文提出了基于偏好人工免疫网络识别的油茶果多特征融合识别方法。在对油茶果图像进行处理的基础上,提取待识别目标区域的颜色特征、形态特征、纹理特征进行聚类,并提取典型油茶果多特征作为偏好抗体,使多特征参数在偏好免疫算法中进行有效融合。仿真试验结果表明,多特征融合的识别方法对油茶果果实的识别率在晴天时达到了90.15%,阴天时达到了93.90%。而时间复杂度基本不变,取得了较好的识别效果,该研究可为下一步油茶果采摘机器人智能采摘提供参考。
【作者单位】中南林业科技大学机电工程学院;
【基金】:林业公益性行业科研专项基金(201104090)
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【相似文献】
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