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基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测
被引量：
20
1
作者
李秀智
彭小彬
+3 位作者
方会敏
牛萌萌
康建明
荐世春
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期40-46,共7页
为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的...
为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的边缘中,根据均值法提取特征点,采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法进行直线拟合,以提高导航路径的检测精度。实验表明,与Hough变换相比,本文垄行中心线检测方法具有更高的检测精度,导航路径的检测率可达93.8%,比未使用RANSAC算法提高了18.8个百分点。
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关键词
植保机器人
导航
垄行检测
图像处理
特征点提取
RANSAC算法
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职称材料
题名
基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测
被引量：
20
1
作者
李秀智
彭小彬
方会敏
牛萌萌
康建明
荐世春
机构
北京工业大学信息学部
山东省农业机械科学研究院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期40-46,共7页
基金
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020621、2019JZZY020623)
山东省重点研发计划项目(2019GNC106098)
国家重点研发计划项目(2018YFD0300606)。
文摘
为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的边缘中,根据均值法提取特征点,采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法进行直线拟合,以提高导航路径的检测精度。实验表明,与Hough变换相比,本文垄行中心线检测方法具有更高的检测精度,导航路径的检测率可达93.8%,比未使用RANSAC算法提高了18.8个百分点。
关键词
植保机器人
导航
垄行检测
图像处理
特征点提取
RANSAC算法
Keywords
plant protection robot
navigation
crop rows detection
image processing
feature point extraction
RANSAC algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S49 [农业科学—植物保护]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测
李秀智
彭小彬
方会敏
牛萌萌
康建明
荐世春
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
20
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