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针对百香果采摘机器人在自然环境中作业时受复杂光线及遮挡影响,难以快速精确地检测及定位成熟百香果的问题,提出一种基于Stereo Camera-YOLOv5自然环境下成熟百香果检测及定位模型。针对自然环境下光线以及遮挡的影响,通过MSRCP算法、随机遮挡、数据增扩等图像处理算法对原始数据集进行优化。将优化的数据集输入到YOLOv5网络中训练出最优模型,在检测代码中嵌入双目立体视觉算法。该模型对自然环境下百香果进行检测及成熟度判断,将判断为成熟的百香果进行图像处理,并提取到中心点二维坐标。通过立体匹配及视差计算得到中心点的三维坐标。田间试验结果表明,该模型的目标检测准确率为97.8%,总体准确率为90.2%,平均运行时间为4.85 s。该系统鲁棒性强、实时性好,能够更好地实现自然环境下成熟百香果的检测及定位,为百香果采摘机器人后续工作奠定基础。 相似文献
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为鉴定评价空气凤梨的抗旱性,本研究以10个空气凤梨品种为材料,研究PEG-6000模拟干旱胁迫对其叶绿素(Chl)含量、游离脯氨酸(Pro)含量、丙二醛(MDA)含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性、过氧化物酶(POD)活性和过氧化氢酶(CAT)活性的影响,采用隶属函数法对其进行抗旱性综合评价。结果表明,随着干旱胁迫的加剧,10个空气凤梨品种叶片Chl含量呈下降趋势,Pro、MDA含量和SOD活性总体呈上升趋势,CAT和POD活性总体呈先升后降的趋势;供试空气凤梨品种抗旱程度各不相同,其抗旱性顺序依次为休斯顿>贝吉>松萝>斯垂科>维路提>贝克立>鳞茎>细叶>小精灵>三色。 相似文献
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