基于SSD算法的自然条件下青苹果识别

摘要

针对自然条件下青苹果与背景颜色相似而识别困难的问题,提出了一种SSD深度学习算法与相关图像处理算法相结合的方法。首先采用SSD算法检测图像中的青苹果,将苹果区域用边界框标记并得到其位置坐标;然后根据该坐标将非苹果区域像素用黑色填充,仅保留边界框内的像素;最后运用k-means算法、RGB空间中的R-B色差法及YUV颜色空间中的U分量阈值分割法识别边界框内的苹果轮廓,通过对比3种方法的识别效果得到最优的苹果识别方法。实验表明,SSD算法与U分量阈值分割法相结合的方法识别精度最高,平均分割误差为8.04%,假阳性率为0.55%,假阴性率为9.05%,叠加系数为88.60%。