刘振
- 作品数：12 被引量：115H指数：4
- 供职机构：华南农业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广州市科技计划项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 自然环境下树上绿色芒果的无人机视觉检测技术被引量：19
- 2018年
- 为了快速检测芒果树上的芒果,提出了一种基于无人机的树上绿色芒果视觉检测方法。采用深度学习技术,利用YOLOv2模型对无人机采集的绿色芒果图像进行检测,首先通过无人机采集树上绿色芒果图像,对芒果图像进行人工标记,建立芒果图像的训练集和测试集,通过试验确定训练模型的批处理量和初始学习率,并在训练模型时根据训练次数逐渐降低学习率,最终训练的模型在训练集的平均精度(Mean average precision,MAP)为86. 43%。试验分析了包含不同果实数和不同光照条件下绿色芒果图像的识别正确率,并进行了芒果产量估计试验,试验结果表明:本文算法检测一幅图像的平均运行时间为0. 08 s,对测试集的识别正确率为90. 64%,识别错误率为9. 36%;对含不同果实数的图像识别正确率为88. 05%~94. 55%,顺光条件下识别正确率为93. 42%,逆光条件下识别正确率为87. 18%;对芒果产量估计的平均误差为12. 79%。本文算法对自然环境下树上绿色芒果有较好的检测效果,可为农业智能化生产中果蔬产量的估计提供技术支持。
- 熊俊涛刘振林睿陈淑绵陈伟杰杨振刚
- 关键词：无人机视觉检测
- 图像处理方法、装置、介质及电子设备
- 本公开涉及一种图像处理方法、装置、介质及电子设备，涉及图像处理技术领域，获取输出样本图像和图像处理模型输出的输出图像，从输出图像中提取N个特征参数，并且从N个特征参数中筛选出n个特征参数，根据n个特征参数、输出图像和输出...
- 韩宇星蔡明睿王俊舒李晓欣刘振
- 一种基于机器视觉的道路识别与路径优选的AGV运输车及其控制系统
- 本发明提供一种基于机器视觉的道路智能识别与路径优选的AGV运输车及其控制系统，通过机器视觉和速度可调的电机以及超声波模块等，实现AGV运输车对于道路的自动识别以及最优路径的选择。其通过摄像头获取道路图像，并且由主控系统识...
- 熊俊涛蔡任梁倬豪李金丽刘园园杨景鸿周谊聪何志良刘振林睿
- 基于公众满意度的顺德区公共文化服务现状及提升路径研究
- 随着近年来政府自身建设管理的不断加强，区县级公共文化服务作为现代国家公共文化服务体系的抓手和落脚点，在促进公众塑造良好的精神面貌和生活态度的过程中起到举足轻重的作用，因此基层文化服务水平与效率的提升成为现代公共文化服务体...
- 刘振
- 关键词：公共文化服务公众满意度
- 文献传递
- 一种基于机器视觉的道路识别与路径优选的AGV运输车
- 本发明提供一种基于机器视觉的道路智能识别与路径优选的AGV运输车及其控制系统，通过机器视觉和速度可调的电机以及超声波模块等，实现AGV运输车对于道路的自动识别以及最优路径的选择。其通过摄像头获取道路图像，并且由主控系统识...
- 熊俊涛蔡任梁倬豪李金丽刘园园杨景鸿周谊聪何志良刘振林睿
- 文献传递
- 一种基于面部识别的智能电子门锁系统
- 本发明是在智能化设备的基础上，主要是利用摄像头，获得目标的图像信息，对于动态目标提取出人的面部图像，并将其与门锁联系在一起通过分析目标的面部特征与数据库的图像对比，来判断入侵者是否是外来未知人员，从而实现门锁的智能开关。...
- 熊俊涛麦志恒何志良陈泽钦蔡任刘振林睿卜榕彬
- 文献传递
- 夜间自然环境下荔枝采摘机器人识别技术被引量：23
- 2017年
- 利用机器视觉实现自然环境下成熟荔枝的识别,对农业采摘机器人的研究与发展具有重要意义。本文首先设计了夜间图像采集的视觉系统,然后选取了白天和夜间两种自然环境下采集荔枝图像,分析了同一串荔枝在白天自然光照与夜间LED光照下的颜色数据,确定了YIQ颜色模型进行夜间荔枝果实识别的可行性。首先选择夜间荔枝图像的I分量图,利用Otsu算法分割图像去除背景,然后使用模糊C均值聚类算法分割果实和果梗图像,得到荔枝果实图像;再利用Hough圆拟合方法检测出图像中的各个荔枝果实。荔枝识别试验结果表明:夜间荔枝图像识别的正确率为95.3%,识别算法运行的平均时间为0.46 s。研究表明,该算法对夜间荔枝的识别有较好的准确性和实时性,为荔枝采摘机器人的视觉定位方法提供了技术支持。
- 熊俊涛林睿刘振何志良杨振刚卜榕彬
- 关键词：荔枝采摘机器人
- 非结构环境中扰动葡萄采摘点的视觉定位技术被引量：21
- 2017年
- 非结构环境下采摘机器人对扰动葡萄采摘点的视觉识别定位有实际应用价值。首先基于"挠性杆-铰链-刚性杆-质量球"模型对葡萄串形态进行分析,将其扰动状态分解为XOY和YOZ 2个平面的类单摆运动,对扰动葡萄进行视频拍摄,通过对视频中多帧葡萄图像进行Otsu阈值分割得到果实和果梗,并计算出各帧图像中葡萄串的质心;对各帧图像的葡萄串质心进行曲线拟合,计算出葡萄类单摆运动的周期与摆角,从而确定当前扰动葡萄是否适合视觉定位;对可实现视觉定位的扰动葡萄,选取类单摆中间位置质心点对应的葡萄图像,对葡萄串上方矩形区域进行Canny边缘检测,再利用霍夫直线拟合结合角度约束法实现扰动葡萄采摘点的定位。视觉定位试验结果表明:自然环境中不同光照下扰动葡萄采摘点的视觉定位准确率达80%以上,为采摘机器人应用于实际生产提供了理论基础。
- 熊俊涛何志良汤林越林睿刘振
- 关键词：葡萄视觉定位
- 一种智能果蔬品质检测系统
- 本实用新型公开了一种智能果蔬品质检测系统，包括暗箱、视频采集装置、光照装置、电磁继电器、灯光控制装置、数据线和计算机，其中，所述视频采集装置位于所述暗箱内且位于暗箱的顶部；所述光照装置包括红色荧光灯、绿色荧光灯和蓝色荧光...
- 熊俊涛蔡任何志良汤林越刘振林睿
- 文献传递
- 自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究被引量：62
- 2018年
- 绿色柑橘具有与背景相似的颜色特征,自然环境下绿色柑橘的视觉检测比较困难。提出基于深度学习技术,利用Faster RCNN方法进行树上绿色柑橘的视觉检测研究。首先配置深度学习的试验环境,同时设计了绿色柑橘图像采集试验,建立了柑橘图像样本集,通过试验对批处理大小、学习速率和动量等超参数进行调优,确定合适的学习速率为0.01、批处理为128、动量系数为0.9,使用确定的超参数对模型进行了训练,最终训练模型在测试集上的平均精度(MAP)为85.49%。通过设计自然环境下不同光照条件、图像中不同尺寸柑橘、不同个数柑橘的Faster RCNN方法与Otsu分割法的柑橘检测对比试验,并定义F值作为对比评价指标,分析2种方法的检测结果,试验结果表明:Faster RCNN方法与Otsu方法在不同光照条件下检测绿色柑橘的F值分别为77.45%和59.53%;不同个数柑橘果实检测结果的F值分别为82.58%和60.34%,不同尺寸柑橘检测结果的F值分别为73.53%和49.44%,表明所提方法对自然环境下绿色柑橘有较好的检测效果,为果园自动化生产和机器人采摘的视觉检测提供了技术支持。
- 熊俊涛刘振汤林越林睿卜榕彬彭红星
- 关键词：视觉检测FASTER
