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自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别 总被引:12,自引:0,他引:12
针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。 相似文献
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机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展 总被引:3,自引:2,他引:3
机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式:基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。 相似文献
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机器视觉技术在精细农业中的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景. 相似文献
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研究了农田非结构环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法.首先,根据农作物的特点提出了使用聚类的方法检测作业区域终点;其次,为避免噪声干扰,利用移动窗口检测二值图像白色像素的个数,确定导航路径区域;最后,使用改进的Hough变换提取导航线.实验表明,该算法可以准确提取绿色植物的行信息,处理一帧分辨率为320×240像素的彩色图像平均需要57.404ms,正确识别率达99%. 相似文献
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一种快速剔除伪分枝的作物行骨架提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
作物行骨架线的提取是机器视觉导航的基础,准确提取作物行骨架也是精准施药系统中一个至关重要的研究方向。为了克服传统骨架提取算法中的背景单一、存在较多的冗余分支及不连续等缺点,以农田作物行为研究对象,提出一种形态学细化和伪分支剔除相结合的实用型骨架提取算法。首先对采集到的作物行原图像通过灰度、滤波、阈值分割操作使其转化为二值图像;然后将二值化后的作物行图像先细化为单像素宽度的骨架线,再采用端点追踪法追踪伪分支骨架,而后剔除追踪的毛刺或无关枝杈,保证了骨架的单一性和圆滑性,提高了作物行检测的精度。通过与拓扑细化法和最大圆盘骨架提取算法比较,本文算法不但在去除冗余骨架的同时能保持自身良好的拓扑性和稳定性,而且能去除多余的毛刺状分支,同时表明该算法具有较强的稳定性和抗干扰能力。 相似文献
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基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测 总被引:6,自引:0,他引:6
针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。 相似文献
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基于Hough变换的农业机械视觉导航基准线识别 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种基于机器视觉技术识别农业车辆导航基准线的方法。该方法从农田环境的特点出发,主要用超绿特征灰度化方法对彩色农田图像灰度化,分割作物行和土壤背景。对灰度图像进行闭运算操作,缩小或消除作物行和背景中的孔洞。对灰度图像做垂直投影直方图,根据波峰位置初步确定导航作物行的基准线位置。将灰度图像分成若干个水平条,对每个水平条用垂直投影法找出导航定位点,并根据定位点的位置设置感兴趣区域。在感兴趣区域内,采用Hough变换对导航定位点拟合出导航基准线。通过与最小二乘拟合方法的对比可知,该算法精度较高,能够满足农业机械农田作业的要求。 相似文献
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为改善甘蓝施药、收获机械视觉导航效果不稳定的现状,提出适应甘蓝施药、收获机械自动导航场景的视觉导航线提取算法,采用过红灰度法(2R-G-B)对图像进行灰度化,大津阈值法对灰度图像进行分割,Hough变换方法确定甘蓝双侧导航线,使用扫描法确定甘蓝导航跟踪中心线;本文试验图像采集自中国农业科学院寿光蔬菜研发中心甘蓝示范基地,分别在甘蓝生产初期和结球采集,应用Matlab计算平台进行算法验证,使用本研究算法平均每张图片的左右导航线与中心导航线的规划时间为分别为0.086 s、0.42 s,角度平均差分别为5.71°、8.30°和3.26°;使用本文方法规划的导航线在精度上优于传统方法。 相似文献
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基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端设计 总被引:1,自引:0,他引:1
农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发,成本相对较高,不利于在农业生产中大规模推广等问题,设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端,用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中,DSP作为核心处理器,负责农作物的图像采集、作物行检测和导航线提取;MCU负责作业流程的管理、GNSS位置信息的接收、存储和转发以及向执行单元发送控制指令等。针对导航终端中所涉及的串口、网络以及CAN总线之间的通信问题,制定了相应的协议规范;按照系统集成优化设计方法,构建了农机具视觉导航终端系统,保证了系统运行稳定性;对图像进行预处理后,采用基于边缘检测和扫描滤波的导航线检测算法提高了农机具导航线检测的精度和处理效率;针对农田玉米中耕锄草试验,设计了导航线算法适应性试验、偏移量测试试验和系统对比试验。结果表明:系统能够较好地适应有杂草和株数稀疏等农田环境下的测试工作;对偏移量检测的平均误差为1.29 cm,最大误差为4.1 cm;对比PC端和ARM端的导航算法运行速度,系统具有较好的实用性和经济可行性。 相似文献
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提出一种在大田环境下快速、精确提取中晚期玉米行中心线作为农业机器人导航基准线的新方法。改进了传统的2G-R-B算法,实时地获取植株绿色特征。根据玉米垂直投影图生成根茎轮廓特点并采用峰值点检测算法生成玉米根茎候补定位点,再对候补定位点进行二次判别,提取玉米根茎定位点。利用最小二乘法对已知特征点进行拟合,得到作物行线。求取左右行斜率后,计算出实际需要的导航基准线。实验结果表明,与其它算法相比,处理一幅700像素×350像素的彩色图像平均耗时小于185 ms,实时性好。在多种环境下生成的导航基准线准确率在90%以上,有较强的鲁棒性,为农业自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在中后期玉米大田中的自主行走提供了一种可靠的导航方法。 相似文献
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针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。 相似文献
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机器视觉的农业导航路径规划是精准施药的关键,而作物行提取是其准确识别作物行路径的基础。为此,以玉米为研究对象,提出了一种基于最小相切圆原理和形态学相结合的作物行检测算法。首先在室外田间环境下采集生长早中期的玉米作物行图像,选择作物行比较规整的图像进行处理;其次,利用改进的超绿灰度化(1.8R-G-B)算法对玉米作物行图像进行灰度化处理,大大减少了噪声的干扰,通过中值滤波基本消除了噪声;然后,运用Otsu阈值算法获取了玉米作物行的二值图像。由于作物行呈线型,在此基础上,采用5×1像素的线型结构元素和3×3像素的方形结构元素两者相结合的方法对二值图像进行腐蚀、膨胀运算,并采用提出的最小相切圆与形态学结合的方法提取中央玉米作物行的骨架并进行中央作物行直线的拟合。实验表明:该算法能提供准确的位置信息,且对作物行边缘噪声具有较强的抗干扰能力,对进一步研究精准施药提供了参考依据。 相似文献
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水稻生产田间管理机械自动跟踪水稻行是提高水稻生产田间管理自动化程度的关键。为避免田间管理机械碾压水稻行,本文融合机器视觉和2D激光雷达信息识别水稻行,并进行水稻行跟踪导航控制。首先分别利用机器视觉和激光雷达提取水稻行中心点,并统一空间坐标和目标区域,再采用稳健回归算法拟合水稻行中心线,获取导航基准线并计算出导航参数。然后设计了预瞄追踪PID控制器,最后搭建了水稻行跟踪导航试验平台并进行试验研究。试验结果表明,跟踪模拟水稻行的曲线导航试验标准差为27.51 mm;跟踪机械移载的水稻行导航试验横向偏差标准差为43.03 mm,航向偏差标准差为3.38°。 相似文献
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针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU法阈值分割,对二值图像进行先开后闭运算的形态学处理方法去除图像噪声;最后,根据垂直投影法进行相应的辅助线处理,并结合改进的ROI方法提取感兴趣区域,确定导航定位点,进而最小二乘法将定位点拟合得到导航路径。仿真试验结果及对比表明:本文算法提取路径的欧式距离为1 001.9,路径提取精度相对于传统Hough方法提高47.9%,且对高分辨率图像提取时间缩短79.6%,满足农机具导航路径提取的要求的同时且具有更高的普适性。 相似文献
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