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基于机器视觉的农田地头边界线检测方法
被引量：
20
1
作者
王侨
刘卉
+1 位作者
杨鹏树
孟志军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期18-27,共10页
在非结构化复杂农田作业环境中,为实现农机在地头处的自主导航转弯,首先需及时、准确地感知地头的空间位置信息,尤其是地头边界位置。本文基于机器视觉技术,首先依据农田内外像素灰度的跳变特征来判断地头是否出现,通过建立正向和负向...
在非结构化复杂农田作业环境中,为实现农机在地头处的自主导航转弯,首先需及时、准确地感知地头的空间位置信息,尤其是地头边界位置。本文基于机器视觉技术,首先依据农田内外像素灰度的跳变特征来判断地头是否出现,通过建立正向和负向分布偏差两个度量确定是否存在该灰度跳变特征;随后,将图像沿水平方向平均分成8个子处理区域,针对各子处理区域求取其行灰度平均值分布图,基于局部加权回归法对其进行平滑处理,建立按序离群度参数,通过寻找平滑曲线上首个按序离群程度较大的波峰点或波谷点以及相应的跳前波谷点或波峰点,最终确定跳变特征点的像素坐标,并基于稳健回归法线性拟合跳变特征点,获取实际非规整地头边界的主体延伸方位线;最后,将主体延伸方位线向下平行移动,当其线上像素的灰度平均值接近于田内像素的灰度分布特征时,认为抵达安全位置处,由此获得农机在当前地头处安全转向掉头的边界线。试验结果表明,判断地头出现的准确率不低于96%,地头边界线检测准确率不低于92%。
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关键词
机器视觉
农田环境感知
地头自主转弯
地头边界线
地头转向基准线
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职称材料
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
被引量：
31
2
作者
王侨
孟志军
+2 位作者
付卫强
刘卉
张振国
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期208-220,共13页
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不...
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不受自然光照变化、阴影、降水/积水、播种模式等影响,对细密状杂草干扰或植株冠层交叠条件下作物行间分界间隙的清理效果较好,对小尺寸噪声、行间零散分布的圆形叶片类杂草噪声以及呈横向生长状或聚集状的杂草噪声也有较好的清除效果。然后,将二值图像沿纵坐标均分为20个水平条,在各水平条内部建立目标区域的水平间距、水平跨度等特征参数,并跨水平条建立目标区域间的垂直间距、趋势角、覆盖宽度等特征参数,基于以上参数在行内和行间分布的差异性,完成各水平条中隶属于不同作物行的目标区域的定位分割和不同水平条中隶属于同一作物行的目标区域的聚类,其分割聚类效果良好。最后,基于离群特征点去除后的最小二乘法,进行线性拟合并获取作物行中心线,结果表明,整体检测准确率不低于91.2%,单帧图像处理时间不超过368 ms,说明采用本文方法可快速实现不同环境因素干扰下的多条作物行线的同步检测。
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关键词
苗期玉米
机器视觉
作物行线检测算法
农田环境感知
田间自主导航
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职称材料
题名
基于机器视觉的农田地头边界线检测方法
被引量：
20
1
作者
王侨
刘卉
杨鹏树
孟志军
机构
国家农业智能装备工程技术研究中心
首都师范大学信息工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期18-27,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0700400)
农机北斗导航项目(2017YFD0700402)
+1 种基金
北京市博士后工作经费项目(2018-ZZ-061)
中国博士后科学基金项目(2018M641257)。
文摘
在非结构化复杂农田作业环境中,为实现农机在地头处的自主导航转弯,首先需及时、准确地感知地头的空间位置信息,尤其是地头边界位置。本文基于机器视觉技术,首先依据农田内外像素灰度的跳变特征来判断地头是否出现,通过建立正向和负向分布偏差两个度量确定是否存在该灰度跳变特征;随后,将图像沿水平方向平均分成8个子处理区域,针对各子处理区域求取其行灰度平均值分布图,基于局部加权回归法对其进行平滑处理,建立按序离群度参数,通过寻找平滑曲线上首个按序离群程度较大的波峰点或波谷点以及相应的跳前波谷点或波峰点,最终确定跳变特征点的像素坐标,并基于稳健回归法线性拟合跳变特征点,获取实际非规整地头边界的主体延伸方位线;最后,将主体延伸方位线向下平行移动,当其线上像素的灰度平均值接近于田内像素的灰度分布特征时,认为抵达安全位置处,由此获得农机在当前地头处安全转向掉头的边界线。试验结果表明,判断地头出现的准确率不低于96%,地头边界线检测准确率不低于92%。
关键词
机器视觉
农田环境感知
地头自主转弯
地头边界线
地头转向基准线
Keywords
machine vision
farmland environment sensing
autonomous turning at headland of field
headland boundary line
headland turning baseline
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
被引量：
31
2
作者
王侨
孟志军
付卫强
刘卉
张振国
机构
国家农业智能装备工程技术研究中心
首都师范大学信息工程学院
新疆农业大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期208-220,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0700400、2017YFD0700402)
北京市博士后工作经费项目(2018-ZZ-061)
中国博士后科学基金项目(2018M641257)。
文摘
为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不受自然光照变化、阴影、降水/积水、播种模式等影响,对细密状杂草干扰或植株冠层交叠条件下作物行间分界间隙的清理效果较好,对小尺寸噪声、行间零散分布的圆形叶片类杂草噪声以及呈横向生长状或聚集状的杂草噪声也有较好的清除效果。然后,将二值图像沿纵坐标均分为20个水平条,在各水平条内部建立目标区域的水平间距、水平跨度等特征参数,并跨水平条建立目标区域间的垂直间距、趋势角、覆盖宽度等特征参数,基于以上参数在行内和行间分布的差异性,完成各水平条中隶属于不同作物行的目标区域的定位分割和不同水平条中隶属于同一作物行的目标区域的聚类,其分割聚类效果良好。最后,基于离群特征点去除后的最小二乘法,进行线性拟合并获取作物行中心线,结果表明,整体检测准确率不低于91.2%,单帧图像处理时间不超过368 ms,说明采用本文方法可快速实现不同环境因素干扰下的多条作物行线的同步检测。
关键词
苗期玉米
机器视觉
作物行线检测算法
农田环境感知
田间自主导航
Keywords
seedling stage of maize
machine vision
detection algorithm of crop row lines
farmland environment sensing
autonomous field navigation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的农田地头边界线检测方法
王侨
刘卉
杨鹏树
孟志军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
王侨
孟志军
付卫强
刘卉
张振国
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
31
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职称材料
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