自然环境下茄子采摘机器人目标识别方法

• 作者: 付斌 王维强
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 自然环境 霍夫变换 条件概率 贪婪算法
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 农业工程·农业气象
• 页码范围: 224-227
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3063字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2019.18.063

摘要

为了提高自然环境下茄子采摘机器人的采摘成功率并缩短采摘周期,对茄子采摘过程的目标识别进行了研究.自然环境下茄子的生长状况较为复杂,枝叶及果实间相互遮挡的情况降低了对目标识别的成功率.针对这一问题,提出了一种基于霍夫变换算法,通过在投票阶段引入条件概率,构建概率检测模型,采用基于最大后验概率的贪婪算法求解概率模型,多次迭代局部最优值确定目标,从而完成对茄子目标的识别.结果表明,对无遮挡及存在遮挡情况的茄子目标的识别正确率都在89％以上,相对于传统识别方法,该方法识别正确率大大提高,且具有较好的抗噪能力,可为茄子采摘机器人的后续开发提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付斌		2	0	0.0	0.0
2	王维强		1	0	0.0	0.0