[发明专利]基于深度学习与多维信息融合聚类的果实采摘点识别方法在审
| 申请号： | 202210452246.7 | 申请日： | 2022-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN114842337A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王东;秦浩然;潘青慧;连捷 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06V10/34;G06V10/762 |
| 代理公司： | 大连星河彩舟专利代理事务所(普通合伙) 21263 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提出基于深度学习与多维信息融合聚类的果实采摘点识别方法。首先Yolo算法识别目标采摘果实，并确定目标采摘果实的采摘点感兴趣区。然后对感兴趣区的深度图像进行孔洞填充和空间边缘保留滤波处理，选取预处理后的深度信息以及筛选后的彩色图像颜色分量，自适应融合组成多个维度的数据样本。使用上述数据样本对采摘点感兴趣区进行基于K‑means的聚类，最后经过形态学处理中的去除小面积连通区域、开运算、图像细化，实现了对果梗的准确识别，并根据果梗信息定位果实采摘点。通过采用以上多种方法联合识别，提高了算法的准确率和鲁棒性，为农业采摘机器人提供了可靠的采摘点位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 多维 信息 融合 果实 采摘 识别 方法 | ||
【主权项】：
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