| 基于视频分析的振荡果实轨迹跟踪方法 |
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| 引用本文： | 杨奕铭,陈凤,蔡婷,宋怀波.基于视频分析的振荡果实轨迹跟踪方法[J].江苏农业科学,2020,48(14):261-267. |
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| 作者姓名： | 杨奕铭 陈凤 蔡婷 宋怀波 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌712100;西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室,陕西杨凌712100 |
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| 基金项目： | 陕西省农业科技创新与攻关项目;国家重点研发计划;中央高校基本科研业务费项目;国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 受采摘作业及风力等因素影响,果实目标多处于振荡状态,实现振荡影响下果实目标的自动识别与快速跟踪是提升果实采摘机器人采摘效率、果实表型最佳监测帧选取的关键。为了实现振荡影响下果实目标的准确识别与跟踪,提出了一种基于YCbCr颜色空间的果实目标自动识别方法;在此基础上,利用Meanshift算法实现了振荡果实轨迹跟踪;最后,通过对振荡果实运动轨迹跟踪结果得到果实的运动速度及加速度曲线,可为采摘机器人判定最佳采摘时机、最佳果实表型监测帧筛选奠定基础。结果表明,Meanshift跟踪方法适合于振荡果实目标的自动跟踪,可为提高振荡果实采摘效率和果实的生长状态无损监测提供借鉴。
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| 关 键 词： | 苹果 振荡 Meanshift 运动曲线 果实目标自动识别 果实轨迹跟踪 |
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