助像片之间的公共点和野外控制点，把各张像片的光束连城一个区域进行整体平差，结算处加密点坐标。由每个像点的坐标观测值可以列出两个相应的误差方程，按照最小二乘法平差，求出每张像片外方位元素的6个待定参数，从而得出各个加密点的坐标。图1航线规划示例图F生成由于低空飞行较常规的影像的几何变形较大，首先在匹配前需要对原始影像进行几何粗改正处理，包含姿态角改正和比例尺改正；其次建立改正后影像的影像金字塔，并利用Harris算子逐级提取特征点，为密集匹配过程做准备，但我们在此过程中，应保证特征点分布均匀。密集匹配处理过程中应用金字塔匹配，多视匹配、边缘特征匹配等匹配策略，快速、高可靠性地匹配密集的DSM点云。最后DSM点云数据进行粗差剔除，三维点云的保证特征滤波处理、影像纹理的地理识别与分类等处理。2.3三维模型的建立与精度分析2.3.1模型的建立本次模型建立使用的是BentleyContextCapture软件进行三维建模。ContextCapture对于应用真实背景三维模型以助力基础设施设几年伴随着社会的持续发展以及有关技术上的深化变革,物联网在我国获得了非常好的发展和应用。因此在从宏观的层面上分析图像识别系统研究-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机倒角机,能够得出物联网可以说当前是在计算机网络以及移动通信技术发展后演变的第3次信息技术革新,因此其自身有着非常强大的应用前景。在当前的物联网里,关键技术主要涉及到了射频识别技术和云计算等,并且再词同时,计算机物联网在我们国家的很多领域里也获得了非常普遍的使用。基于此文章简要去对物联网的关键技术和计算机物联网的应用进行分析并且总结现阶段随着工业自动化的不断发展,实现草莓采摘的智能化本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  、机械化已经成为了一种必然的发展趋势,而实现智能草莓采摘的关键就是要设计出精度较高的图像识别系统。本文中的图像识别系统在识别草莓的过程中采用了颜色识别和特征识别相结合的方法,两种方法的结果进行比对得到草莓的质心坐标并且分辨出成熟草莓与不成熟草莓,最终结果误差很小。本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  同时我们加入了卷积神经网络辅助级联分类器来对目标物草莓进行判别,最终正确率可以达到92%以上。在此基础上,我们通过Python设计出上位机界面,界面中包含了图像识别效果图与控制指令等部分。 上图中每幅图片均为含有草莓的图片，我们选用了10000个包含草莓的图片用作正样本。上图中每幅图片均为不含草莓的照片，为了在识别草莓的过程中能够尽量消除周围环境以及不成熟草莓等因素的影响，我们选取的很多负样本都和草莓周围种植环境相似。经过上述一系列步骤，我们可以较好的对草莓进行特征识别，效果如图4所示。1.2颜色识别1.2.1图像分割大部分草莓处于采摘期时，表面颜色与背景颜色存在较大差异，而同一品种果实表面颜色相近。体现在色彩空间中，果实表面颜色和背景颜色存在着不同的分布特性。根据这一特性，本研究应用了一种基于色彩空间，适用于果实目标提取的图像分图4特征识别结果图Ft割算法。快速而有效的把水果从背景中提取出来的方法是使用阈值分割方法[7]。本研究的对象为成熟草莓，在图像上成熟草莓呈现红色，背景大部分是绿色的枝叶，还有少部分是介于黄色和红色之间的枯萎枝叶。利用两者的颜色差异，采用简单的阈值，就可以把水果从背景中分离出来。1.2.2转换阈值、构建掩膜由于RGB图像无法用单一的参数对图像进行图像识别系统研究-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机倒角机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/