一种基于卷积神经网络的甘蔗蔗节特征识别与定位方法

    公开(公告)号:CN110288033A

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201910570675.2

    申请日:2019-06-28

    IPC分类号: G06K9/62 G06T7/00

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的甘蔗蔗节特征识别与定位方法,属于计算机视觉技术领域,通过深层卷积神经网络,对甘蔗图像数据进行识别处理,得到甘蔗特征识别定位模型,通过输入模型的图像数据,获得甘蔗表面特征数据,继而得到特征的真实坐标数据。主要包括两部分,第一部分为识别定位系统模型的建立与训练,第二部分为识别定位,将数据传递给后续设备。本方法具有识别率高,响应速度快等优点,通过结合识别后的算法能够对甘蔗蔗节信息进行实时更新,可使识别率可以达到90%以上,并使识别时间在50毫秒左右,从而实现甘蔗切种机械智能化,大大提高生产效率。