基于AdaBoost算法的级联分类器对绿色荔枝的快速检测方法

作     者：程佳兵 邹湘军 林桂潮 李锦慧 陈明猷 黄矿裕 Cheng Jiabing;Zou Xiangjun;Lin Guichao;Li Jinhui;Chen Mingyou;Huang Kuangyu

作者机构：华南农业大学工程学院 

出 版 物：《自动化与信息工程》 (Automation & Information Engineering)

年 卷 期：2018年第39卷第5期

页      面：38-44页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(31571568) 广东省省级科技计划项目(2017A030222005) 

主　　题：绿色荔枝 MB-LBP特征 AdaBoost算法 强分类器 级联分类器 

摘      要：针对绿色荔枝与树叶颜色相似,采摘机器人在自然环境下准确识别较为困难的问题,提出一种基于AdaBoost算法的级联分类器快速检测方法。首先提取MB-LBP特征,并基于积分图技术快速计算其特征值;然后利用AdaBoost算法从MB-LBP特征中构造若干个最优弱分类器,并加权组合成强分类器;最后通过若干个强分类器的级联来构造级联分类器,可获得基于MB-LBP特征的AdaBoost级联分类器。试验表明:该方法对绿色荔枝的识别准确率为92.7%,召回率为81.3%;测试图像的平均处理时间为1.276 s。