基于双目视觉的葡萄识别定位及跟踪方法研究

编号 zgly0001726363

文献类型 期刊论文

文献题名 基于双目视觉的葡萄识别定位及跟踪方法研究

作者 李元强  高何璇  何玉英  李红岭  唐渲运  杨芳  高晓阳 

作者单位 甘肃农业大学机电工程学院  甘肃省葡萄与葡萄酒工程学重点实验室  甘肃省干旱生境作物学重点实验室  兰州银行网络金融部  中国人民银行兰州支行 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2021,49(4)

页码 52-59

年份 2021 

分类号 S782.5 

关键词 双目视觉  分割  标定  立体定位  轮廓匹配 

文摘内容 为消除不同光照强度和葡萄叶片遮挡等因素对果穗识别定位与跟踪精确度的影响,通过搭建基于vs2017与OpenCV3.4双目识别定位系统,研究基于自然光环境下红提葡萄果穗的识别、定位及跟踪,提出一种K-Means聚类算法和HSV颜色分量相结合的葡萄果穗识别分割方法,并提出了基于深度卷积神经网络与双目视觉相结合的葡萄跟踪算法。选用OpenCv与MATLAB对双目相机标定,去除误差过大及模糊的照片,标定误差控制在0.13%以内。采用双目相机视差获得深度图进行葡萄定位,试验表明,当定位距离在0.8~1.5 m时,葡萄定位误差小于1%;利用轻量级卷积神经网络YoLov4训练葡萄位置区域模型,试验结果表明葡萄位置区域检测平均准确率达85.4%,召回率达87.6%;利用MATLAB对葡萄轮廓模型实施匹配跟踪和kalman滤波,试验结果表明跟踪效果较好。