检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨奕铭 陈凤 蔡婷 宋怀波[1] Yang Yiming
机构地区:[1]西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌712100
出 处:《江苏农业科学》2020年第14期261-267,共7页Jiangsu Agricultural Sciences
基 金:国家重点研发计划(编号:2019YFD100072);国家高技术研究发展计划(863计划)(编号:2013AA10230402);陕西省农业科技创新与攻关项目(编号:2016NY-157);中央高校基本科研业务费项目(编号:2452016077)。
摘 要:受采摘作业及风力等因素影响,果实目标多处于振荡状态,实现振荡影响下果实目标的自动识别与快速跟踪是提升果实采摘机器人采摘效率、果实表型最佳监测帧选取的关键。为了实现振荡影响下果实目标的准确识别与跟踪,提出了一种基于YCbCr颜色空间的果实目标自动识别方法;在此基础上,利用Meanshift算法实现了振荡果实轨迹跟踪;最后,通过对振荡果实运动轨迹跟踪结果得到果实的运动速度及加速度曲线,可为采摘机器人判定最佳采摘时机、最佳果实表型监测帧筛选奠定基础。结果表明,Meanshift跟踪方法适合于振荡果实目标的自动跟踪,可为提高振荡果实采摘效率和果实的生长状态无损监测提供借鉴。
关 键 词:苹果 振荡 MEANSHIFT 运动曲线 果实目标自动识别 果实轨迹跟踪
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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