【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器视觉及图像处理，特别是一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法。
技术介绍
1、长期以来，莲蓬采摘主要依靠人工，该方式效率低且面临劳动力短缺问题。近年来，果蔬自动采摘技术发展迅速，研究快速有效的果实或果梗采摘点定位方法则是实现自动采摘的关键。现有采摘点定位方法主要包括基于传统图像处理和基于深度学习两种方式。相比于传统图像处理方法，基于深度学习的采摘点定位方法可以实现对果实、果梗目标的端对端检测，并能够利用目标检测框及掩膜结果为采摘点定位计算提供可靠支撑。
2、目前，有关莲蓬采摘点定位技术的相关报道较少。传统的果蔬自动采摘多采用单视角观测，通常通过单视角即可完成果实目标的识别与采摘点定位。但莲蓬姿态多变、朝向各异。在单一视角下，荷梗采摘段易被莲蓬自身或者其他物体遮挡，导致难以被完整、有效地观测，进而无法计算采摘点位置及荷梗采摘段向量信息。最终导致采摘机器人难以执行采摘作业，影响自动采摘的经济性与连续性。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于...
【技术保护点】
1.一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中莲蓬位置特征点为莲蓬掩膜区域的质心点和莲蓬检测边界框中心点中的一种；所述荷梗采摘段为紧邻莲蓬的短小荷梗段。
3.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中荷梗姿态特征点的像素坐标的计算步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中目标检测模型为实例分割模型。
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中莲蓬位置特征点为莲蓬掩膜区域的质心点和莲蓬检测边界框中心点中的一种；所述荷梗采摘段为紧邻莲蓬的短小荷梗段。
3.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中荷梗姿态特征点的像素坐标的计算步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤3中目标检测模型为实例分割模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于多视角观测的莲蓬采摘点定位方法，其特征在于，所述步骤5中进行各单视角中的莲蓬位置特征点和荷梗姿态特征点的从属配对...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢安舸，吕小龙，马秋成，马羚智，李佺龙，崔浩，颜振坤，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：
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