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摘要:
为使割草机系统实现青草识别,规划割草机运动路径并自动进行割草工作,采用单步多框检测器(SSD)目标检测算法和卷积神经网络框架(Caffe)在工作机上训练青草识别模型,通过树莓派(RPi)拍摄割草场地照片并传送到工作机,工作机计算青草在图片中的坐标值并返回至树莓派,树莓派再根据青草的坐标值自动计算车桥转动角度和后轮电动机运行时间及方向,调动割草机机械部分进行割草作业,实验结果表明,较之于传统的人工机械割草机或围栏式割草机,训练的青草识别模型能正常识别青草,割草机能较好地自动规划割草路径,具有一定除草效果.研究结果实现了机器视觉和传统机械的结合,为今后智能机械的研究提供一定思路.
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文献信息
篇名 基于机器视觉的割草系统青草识别研究
来源期刊 上海工程技术大学学报 学科
关键词 青草识别 单步多框检测器(SSD)模型 机器视觉 三维建模
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 369-374
页数 6页 分类号 TP311.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.04.011
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
青草识别
单步多框检测器(SSD)模型
机器视觉
三维建模
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海工程技术大学学报
季刊
1009-444X
31-1598/T
16开
上海市松江大学城龙腾路333号
1987
chi
出版文献量(篇)
1693
总下载数(次)
1
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