摘要
本发明提供一种大田环境下菠萝生长姿态的识别方法,包括以下步骤:A.使用菠萝图像采集设备采集菠萝图像并清洗,在菠萝图像上设计类别标签、菠萝关键点及标签设计,再通过数据集滤波算法对图像及标注进行检验,得到标注正确的菠萝关键点数据集;B.基于菠萝关键点数据集,以yolov7网络模型为基础,增加关键点预测分支,设计目标优化函数,通过训练深度学习模型实现图像内菠萝的识别与像素坐标的定位;C.利用菠萝识别模型识别ZED相机图像中的菠萝,然后结合ZED相机的深度信息选择可抓取的菠萝,并计算菠萝相对zed相机坐标系的旋转欧拉角,得出菠萝相对相机坐标系的抓取位姿。本发明能够精准定位和识别菠萝的生长姿态,配合采摘设备能够实现无损采摘菠萝。
技术关键词
大田环境
识别方法
滤波算法
训练深度学习模型
相机
标签
三维坐标信息
图像采集设备
卷积算法
像素
坐标点
彩色图像
距离信息
关键点识别
采摘菠萝
分支
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抹光作业
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特征识别方法
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