典型文献
野外非结构化环境下番石榴视觉三维感知研究
文献摘要：
自然环境下的番石榴与背景颜色相似,视觉特征稀缺,光照条件复杂,对其进行准确的识别和测量是一项具有挑战性的工作.为此,结合全卷积神经网络与双目立体视觉原理,基于具有强鲁棒性的图像分割算法及高精度视觉三维测量算法,构建了适用于野外番石榴采摘的实用和稳定的视觉算法框架.试验结果表明:图像分割的均交并比为85.3％,双目视觉系统对番石榴果径和果距的平均视觉测量误差的1-σ 区间分别为(1.68±0.57)mm和(2.84±0.62)mm,验证了提出的视觉测量框架具有较强的稳定性和较高的测量精度.研究所提的方法不依赖敏感的人工阈值,比经典方法具有更强的稳定性和实用性;同时,硬件系统部署简便,技术模块集成度高,充分兼顾了户外作业对灵活性与精度的需求,可以更好地适应复杂的非结构化采摘环境.
文献关键词：
双目视觉;三维感知;全卷积神经网络;番石榴;三维点云
中图分类号：
作者姓名：
程佳兵;邹湘军;陈明猷;王君
作者机构：
广州南方学院 电气与计算机工程学院, 广州 510970;华南农业大学 工程学院, 广州 510642
文献出处：
引用格式：
[1]程佳兵;邹湘军;陈明猷;王君-.野外非结构化环境下番石榴视觉三维感知研究)[J].农机化研究,2022(05):23-30
A类：
B类：
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AB值：
0.341516
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