基于IPSO优化的LS-SVM的温室青椒识别方法

摘要

针对温室青椒采摘机器人目标和背景近色视觉识别难点问题,提出基于IPSO优化的LS-SVM的温室青椒识别方法.该算法首先将采集到的青椒图像在Lab颜色空间下利用K-Means聚类算法对其进行分割;然后对形状特征和纹理特征进行提取,提取7个形状特征向量和3个纹理特征向量;同时为了减少复杂的数据计算并提高效率,归一化处理提取到的特征向量;以此作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量;最后,采用改进粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(IPSO-LS-SVM),以获取最优参数从而获得最好效果.试验结果表明:采用IPSO-LS-SVM的识别方法对青椒的识别正确率高于其他方法,能够达到实验要求识别青椒的目的.