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题名阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究
被引量：2
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作者
陈进
孙佳丽
陈海文
宋杰
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机构
江苏大学机械工程学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2022年第4期26-31,共6页
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基金
国家“十三五”重点研发计划项目(2018YFD0700705)
江苏省重点研发计划项目(BE2017358)
镇江市重点研发计划项目(NY2019009)。
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文摘
稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性。在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方式对算法进行改进,使得每幅图像平均处理时间由0.176087s缩短至0.064547s。该方法可为降低阴影对稻麦边界线提取的干扰、提高图像处理速度提供可行性论证及技术支撑。
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关键词
稻麦收获边界线
机器视觉
阴影
卡尔曼滤波
动态ROI
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Keywords
harvest boundary line
machine vision
shadow
Kalman filter
dynamic ROI
rice and wheat
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分类号
S225.3
[农业科学—农业机械化工程]
S126
[农业科学—农业基础科学]
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