为提高采棉机器人对成熟棉桃的正确识别率,提出一种基于形状特征的粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的判断方法。首先在OHTA颜色空间下对棉花图像进行分割,然后提取棉花的形状特征,最后利用PSO算法"/>
Chrome Extension
WeChat Mini Program
Use on ChatGLM
VIPCreated with Sketch.

基于形状特征的棉花成熟度判别方法

Hao Shi,Huicheng Lai,Liejun Wang,Qinzheng Chen

Journal of Chinese Agricultural Mechanization（2014）

Cited 0|Views2
No score
Abstract
为提高采棉机器人对成熟棉桃的正确识别率,提出一种基于形状特征的粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的判断方法。首先在OHTA颜色空间下对棉花图像进行分割,然后提取棉花的形状特征,最后利用PSO算法寻找SVM的最优参数,建立能够判断棉花成熟度的PSO-SVM模型。测试结果显示,该方法能够有效地判断棉花的成熟度,判断速度快,对采棉机器人全自动化采摘具有重要意义。
More
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined