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摘要:
采用0.57R-0.18G-0.2B色差分量法对刺梨图像进行处理,通过Ostu自适应阈值分割、形态学滤波和二值图像白色色素面积阈值等方法对图像进行一次分割.根据刺梨果实图像的颜色和纹理特征,再采用YCbCr颜色空间模型中各分量的阈值对图像进行二次分割.通过标记分水岭分割算法对粘连果实连通区域进行分割,利用Hough圆变换对独立、遮挡和重叠情况下的果实外圆进行拟合和修复,最终获取果实质心坐标及其半径.试验结果表明:刺梨果实识别正确率均高于92%,说明本算法能够对刺梨果实进行有效地识别.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于深度学习的自然环境下刺梨果实识别
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 深度学习 模式识别 图像处理 分水岭算法 Hough圆检测 刺梨果
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 理论研究与探讨
研究方向 页码范围 23-28
页数 6页 分类号 S225|TP391.41
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何林 106 418 10.0 13.0
2 樊卫国 120 2707 28.0 47.0
3 张富贵 102 369 10.0 14.0
4 闫建伟 22 110 6.0 9.0
5 刘红芸 3 0 0.0 0.0
6 苏小东 4 9 2.0 3.0
7 赵源 3 6 1.0 2.0
8 张乐伟 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
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图像处理
分水岭算法
Hough圆检测
刺梨果
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
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94283
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