高瑞
- 作品数：13 被引量：226H指数：4
- 供职机构：中国农业大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国农业大学研究生科研创新专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 图像特征提取方法及装置
- 本发明实施例公开了一种图像特征提取方法及装置，其中图像特征提取方法包括：根据采集到的图像生成加权图像，所述加权图像的像素由在RGB色彩空间对应像素的和差比和Lab色彩空间对应像素的灰度值加权获得；根据所述加权图像生成二值...
- 刘刚司永胜高瑞刘兆祥乔军何蓓
- 文献传递
- 作物行中心线提取方法和系统
- 本发明提供一种作物行中心线提取方法和系统，其中，方法包括：步骤1：获取作物图像，通过对所述作物图像中的作物行与背景进行分割，将所述作物图像转化为包括作物行值和背景值的二值图像；步骤2：采用垂直投影法检测所述二值图像中的作...
- 刘刚何蓓司永胜高瑞姜国权
- 基于K-均值聚类的绿色苹果识别技术
- 本文针对颜色和背景相近的绿色苹果,提出了一种基于K-均值聚类的苹果图像识别算法。该算法以8×8像素的正方形区域为分割单位。选择颜色差R-B作为颜色特征,选择灰度均值m,标准偏差σ和熵e作为纹理特征,形成特征向量空间。采用...
- 司永胜刘刚高瑞
- 关键词：苹果栽培机器视觉图像识别
- 文献传递
- 农作物行中心线提取方法和系统
- 本发明提供一种作物行中心线提取方法和系统，其中，方法包括：步骤1：获取作物图像，通过对所述作物图像中的作物行与背景进行分割，将所述作物图像转化为包括作物行值和背景值的二值图像；步骤2：采用垂直投影法检测所述二值图像中的作...
- 刘刚何蓓司永胜高瑞姜国权
- 文献传递
- 图像特征提取方法及装置
- 本发明实施例公开了一种图像特征提取方法及装置，其中图像特征提取方法包括：根据采集到的图像生成加权图像，所述加权图像的像素由在RGB色彩空间对应像素的和差比和Lab色彩空间对应像素的灰度值加权获得；根据所述加权图像生成二值...
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- 文献传递
- 苹果采摘机器人视觉系统研究
- 本文开发了应用于苹果采摘机器人的视觉系统，采用双目立体视觉技术来识别与定位成熟果实，获取果实的三维位置信息。该方法采用红色和绿色图像差异索引NDI（NDI=(G-R)/(G+R)）来进行分割，使用遗传算法提取目标的特征（...
- 高瑞刘刚司永胜刘兆祥
- 关键词：机器视觉立体视觉机器人遗传算法
- 苹果采摘机器人果实识别与定位方法被引量：69
- 2010年
- 提出了利用归一化的红绿色差（R-G）/（R＋G）分割苹果的方法。对不同光照情况下拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行预处理后,获得苹果的轮廓图像。对轮廓图像采用随机圆环法进行果实圆心、半径提取。通过建立基于面积特征与极线几何相结合的匹配策略实现双目视觉下的果实定位,对于搜索区域内面积相似的果实,通过计算垂直投影的互相关函数最大值的方法,得到排序基准线,然后根据顺序一致性原则进行匹配。实验结果表明：识别算法可以较好地消除阴影、裸露土壤等影响,识别率达到92%。采用随机圆环法,可以准确地提取果实的圆心、半径。在60~150 cm的距离范围内,测量误差小于2 cm。
- 司永胜乔军刘刚高瑞何蓓
- 关键词：苹果采摘机器人机器视觉图像识别特征提取
- 基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法被引量：50
- 2010年
- 提出了一种基于最小二乘法的早期作物行中心线检测算法。利用G-R颜色特征因子分割作物与背景。根据作物与杂草的长度属性去除部分杂草噪声,应用垂直投影法动态检测作物行数,并提取作物行中点为特征点,获得特征点图像。利用特征点间的邻近关系对特征点进行分类,对归类后的特征点进行两次最小二乘法拟合,得到作物行中心线。对于有作物缺失的作物行,采用统计条形区域内特征点数量的方法判别检测结果的可信度。实验结果表明,算法能克服杂草和作物缺失的影响,实时地提取小麦、玉米和大豆作物行,平均每幅图像处理时间小于150 ms。
- 司永胜姜国权刘刚高瑞刘兆祥
- 关键词：农业机械导航机器视觉图像分割最小二乘法
- 苹果采摘机器人视觉系统研究
- 本文开发了应用于苹果采摘机器人的视觉系统,采用双目立体视觉技术来识别与定位成熟果实,获取果实的三维位置信息。该方法采用红色和绿色图像差异索引NDI(NDI=(G-R)/(G+R))来进行分割,使用遗传算法提取目标的特征(...
- 高瑞刘刚司永胜刘兆祥
- 关键词：苹果机器视觉立体视觉采摘机器人
- 文献传递
- 基于K-均值聚类的绿色苹果识别技术被引量：50
- 2009年
- 针对颜色和背景相近的绿色苹果,提出了一种基于K-均值聚类的苹果图像识别算法。该算法以8×8像素的正方形区域为分割单位。选择颜色差R-B作为颜色特征,选择灰度均值m,标准偏差σ和熵e作为纹理特征,形成特征向量空间。采用间隙统计法确定苹果图像的最佳聚类数。将特征向量空间和最佳聚类数作为输入,运用本文算法对苹果图像进行聚类和分割。对200幅图像识别实验结果表明,在顺光和逆光情况下,算法均能实现果实与背景的有效分割,果实识别的正确率高于81%。
- 司永胜刘刚高瑞
- 关键词：苹果机器视觉图像识别K-均值
