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boyaq(金币+8, 基金HEPI+1): ★★★★★最佳答案 谢谢 2012-02-03 09:55:40
摘要： 感知作业场景和作业对象信息是智能农业机器人的必要功能，但当前绝大多数研究实践都局限于特定场景、特定对象以及特定应用的困境。为此，针对农业场景图像特征动态变化、一致性差等特点，首先在图像局部区域层次上通过对旋转和尺度不变像素特征信息的统计描述研究，建立图像超像素分割方法以及相应的超像素特征信息直方图表述。然后，在图像全局层面上基于条件随机场理论建立农业动态场景图像的概率图模型，研究应用相关启发先验信息、图像时空上下文互信息以及超像素自身特征等多源信息的融合过程，确立概率图模型结构和参数在线调整与应用相关监督信息之间的关系。最后，以移动式水果采摘机器人的视觉导航和采摘目标识别为应用实例进行实验研究。项目总体目的是通过挖掘农业动态场景图像内蕴的统计规律，为智能农业机器人提供一种更为通用的理解作业场景和作业对象的理论框架。
农业机器人动态作业场景概率图模型研究
负责人：周俊 参与人：周俊, 沈明霞, 安秋, 李志臣, 顾宝兴, 张高阳, 邵乔林
金额：30万 申请时间：2010 学科代码：农业信息学(C130104) 项目批准号：31071325
申请单位：南京农业大学 研究类型：应用基础研究
关键词：农业；动态场景；概率图模型；农业机器人 |
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