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基于HOG与支持向量机的成熟苹果自动识别
  • ISSN号：1002-1302
  • 期刊名称：《江苏农业科学》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：广东石油化工学院计算机科学与技术系/广东省云机器人(石油化工)工程技术研究中心,广东茂名525000
  • 相关基金：国家自然科学基金（编号：61272382）;广东省科技计划（编号：20128010100037、2014A010104016、20158090903084）;广东省高等学校学科与专业建设专项资金科研类项目（编号：2013KJCX0132）;广东省云机器人（石油化工）工程技术研究中心开放基金（编号：650007）.
作者： 陈珂, 许林峰, 柯文德
关键词： 最大类间方差法, 支持向量机, HOG特征, 采摘识别
中文摘要：

由于采摘目标背景复杂多变，采摘机器人提取目标时经常会出现轮廓不均匀以及分割不准确的现象。针对前期背景和目标物的分离处理，选取了最大类间方差法即Otsu算法提取目标物的粗轮廓，引入目标轮廓的HOG梯度方向特征训练支持向量机，进而对提取的轮廓进行细筛选，实现自动识别目标。以识别成熟苹果的试验证明，支持向量机能够准确识别单个苹果的轮廓，准确率在93％以上，并获得了较好的识别效果。

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期刊信息
  • 《江苏农业科学》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:江苏省农业科学院
  • 主办单位:江苏省农业科学院
  • 主编：常有宏
  • 地址：南京孝陵卫钟灵街50号
  • 邮编：210014
  • 邮箱：jsnykx@vip.163.com
  • 电话：025-84390282
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1302
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1214/S
  • 邮发代号:28-10
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点期刊奖,全国优秀科技期刊奖,江苏省“双十佳”期刊奖,国家期刊奖提名奖,华东地区优秀期刊,优秀农业期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:38904