2021年06期 v.42 30-35+48页
吴亮生1,2 雷欢1 陈再励1 马敬奇1
（1.广东省科学院智能制造研究所，广东 广州 510070
2.仲恺农业工程学院，广东 广州 510225）
摘要：针对果园环境下，光照情况复杂、果实状态各异导致杨梅识别与定位准确率低的问题，提出一种基于局部滑窗技术的杨梅果实识别与定位方法。首先，采用限制对比度自适应直方图均衡化改善图像光照；然后，提出CbCr色差法，结合最大类间方差法、形态学操作和区域生长策略，提取杨梅果实潜在前景区域；接着，根据潜在前景区域提取结果，采用局部滑窗技术，获取杨梅果实待检测区域；最后，建立基于局部纹理特征的支持向量机，结合非极大值抑制滤除低匹配度背景等干扰，提升杨梅果实识别与定位准确率。实验表明，该方法在果园环境下，杨梅果实识别准确率和召回率分别为92.51%和90.82%，总体耗时仅为0.123 s，兼顾了实时性和准确性。
关键词：果园环境；杨梅识别与定位；CLAHE；局部滑窗；纹理特征；支持向量机
中图分类号：S24 文献标识码：A 文章编号：1674-2605(2021)06-0006-07
DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.06.006
