[00150093]基于多源上下文信息统计建模的绿色果实识别方法研究
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技术详细介绍
本项目将探索一种新的果实识别手段：基于上下文信息统计建模及机器在线学习机制的果实识别策略。该方法首先通过对果实采摘相关上下文信息的深入研究,揭示场景图像内蕴的统计规律和人类先验知识,并在统计认知模型中进行整合;其次,基于统计认知模型输出的置信度与空间拓扑关系,控制主动视觉头,对场景样本进行连续跟踪、自动评估与在线学习,并将学习结果应用于实际待采摘果实目标的快速识别。 本项目试图从统计认知规律和人类自主学习机制模拟的角度去构建果实识别的理论模型,可能突破现有方法“’’特征--目标类别’’映射关系直接拟合”的设计模式,具有重要的理论意义。同时该方法基于长期增量学习结果,构建适用于高速果实识别的工程化方案,具有较大的应用价值。 相应的研究成果为农田动态场景的绿色果实目标识别提供了一种全新的研究思路,其理论研究结果及实验结果为进一步的研究提供了理论基础。后续研究可围绕特定作业条件下的场景上下文信息融合进行展开。系统还需要进一步针对各类应用场景进行产业化优化,应进一步设计相应的快速识别方案和高动态特性的控制系统。
