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双目视觉自动检测香蕉植株假茎宽度

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为了实现香蕉植株假茎宽度的快速无损测量,提出了一种基于双目相机的图像测量方法.实验随机选取100株香蕉植株分别从距香蕉假茎0.9、1.2、1.6、1.9 m处获取香蕉植株的双目RGB图像,共得到400个样本.首先通过双目标定、立体校正、立体匹配得到视差图,并将其随机分为训练集(170个样本)与测试集(230个样本).然后对训练集中的假茎进行手动矩形框标注,并采用级联分类器进行训练,得到假茎的自动识别模型.最后将测试样本识别出的假茎矩形区域特征点转换到相机坐标系下进行倾斜度矫正,得到假茎的最终测量宽度.结果表明,本系统可以对香蕉假茎进行快速识别,识别率达到94.8％.不同的测量距离会影响检测精度,1.2 m距离处的测量精度最高,与真实值的决定系数R2达到了0.8538,相对误差仅为2.0％.
Automatic width detection of banana pseudostem with binocular vision

王伟、李修华、史红栩、李民赞、温标堂

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广西大学 电气工程学院,广西 南宁 530004

广西甘蔗生物学重点实验室,广西 南宁 530004

中国农业大学 现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083

广西捷佳润科技有限公司,广西 南宁 530001

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香蕉假茎 宽度测量 双目视觉 级联分类器

桂科AA1811803731760342

2021

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2021.0442

广西大学学报(自然科学版)
广西大学

广西大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.767
ISSN：1001-7445
年,卷(期)：2021.46(2)
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