蔬菜识别技术研究

采用四种分类器,利用每一种分类器来实现蔬菜二级分类。结果表明：在大小为360的测试库中,SVM、Tree和LDA分类器得到的识别率均高于88%,其中SVM识别率最高达到93.33%,说明在蔬菜识别的二级分类中,利用所选取的特征和分类器是行之有效的。     

蔬菜自动分类识别系统的设计及实现

本文介绍了蔬菜自动识别系统的设计和实现方法,主要由硬件选型及结构搭建、软件算法等组成。在相机捕捉目标物体后,系统会对图像进行分割、颜色和纹理特征提取操作,将特征与实现训练的特征库(在线或离线)进行比较,最终输出识别结果。经测试,本文采用的方法可靠易行,对日常蔬菜能够达到81.5%的识别率,能够实现在复杂环境下识别果蔬类别,可以有效地节约时间及经济成本,具有现实意义。