基于SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Recognition and Localization Method of Tomato Based on SOM-K-means Algorithm
为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题,提出一种基于RGB-D图像和K-means优化的自组织映射(Self-organizing map,SOM)神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法.首先,利用RGB-D相机拍摄番茄图像,对图像进行预处理,获取果实的轮廓信息;其次,提取果实轮廓点的平面和深度信息,筛选后进行处理;再次,将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中,得到点云聚类结果;最后,根据聚类点,通过坐标转换得到世…查看全部>>
李寒;陶涵虓;崔立昊;刘大为;孙建桐;张漫
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083
农业科技
番茄果实深度点云图像分割神经网络识别与定位SOM-K-means算法
《农业机械学报》 2021 (1)
日光温室光照与其他环境因子耦合机理及最优补光策略研究
23-29,7
国家自然科学基金项目(31971786)和北京市创新训练项目(201910019366)