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基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
被引量：
3
1
作者
江庆
安东
+4 位作者
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期263-274,共12页
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然...
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后,将预处理后的图像数据和点云数据融合,实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类,并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性,能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后,通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域,取作物行特征点,并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数,算法可实现全生命周期的作物行检测,利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证,作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外,为验证算法鲁棒性,开展了复杂农田背景环境,如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测,算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性,本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。
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关键词
玉米作物行识别
激光雷达
RGB相机
联合标定
点云“着色”
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职称材料
题名
基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
被引量：
3
1
作者
江庆
安东
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
机构
安徽农业大学工学院
智能绿色农业装备安徽省联合共建学科重点实验室
智能农业动力装备全国重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期263-274,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2002001)
智能农业动力装备全国重点实验室开放项目(SKLIAPE2023012)。
文摘
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后,将预处理后的图像数据和点云数据融合,实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类,并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性,能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后,通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域,取作物行特征点,并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数,算法可实现全生命周期的作物行检测,利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证,作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外,为验证算法鲁棒性,开展了复杂农田背景环境,如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测,算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性,本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。
关键词
玉米作物行识别
激光雷达
RGB相机
联合标定
点云“着色”
Keywords
maize crop row recognition
LiDAR
RGB camera
joint calibration
point cloud coloring
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S513 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
江庆
安东
韩华宇
刘京辉
郭延超
陈黎卿
杨洋
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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