【摘 要】
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野外田间的主动摄像机视觉,尤其是对作物割过与未割过的高相似颜色表面进行实时识别与跟踪是一项极具挑战性的工作.提出了两种全新的快速分割方法,以用于农业机器人导航.其关
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江理工大学计算机视觉与模式识别实验室
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野外田间的主动摄像机视觉,尤其是对作物割过与未割过的高相似颜色表面进行实时识别与跟踪是一项极具挑战性的工作.提出了两种全新的快速分割方法,以用于农业机器人导航.其关键是基于多尺度特征提取,通过求取k-层行像素极值的加权均值来形成窄带兴趣区,以及基于相邻行像素两类特征证据增强与多证据模糊判别进行分割增强.提出了新的方法,分割出导向线能够自适应环境的一些变化.同时,本研究还提出了一种快速透视变换算方法和摄像机主姿态的一次性校正方法,能够在1 ms内完成对分割导向线参数的透视投影变换,在0.5 s内通过自校正获
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