| 自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别 |
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| 引用本文： | 孟庆宽,张漫,杨耿煌,仇瑞承,项明.自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别[J].农业机械学报,2016,47(6):11-20. |
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| 作者姓名： | 孟庆宽 张漫 杨耿煌 仇瑞承 项明 |
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| 作者单位： | 天津职业技术师范大学,中国农业大学,天津职业技术师范大学,中国农业大学,中国农业大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（31571570）和国家国际科技合作专项（2015DFG12280） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 农业机械 机器视觉 导航路径识别 颜色模型 粒子群算法 |
| 收稿时间： | 2015/12/4 0:00:00 |
Guidance Line Recognition of Agricultural Machinery Based on Particle Swarm Optimization under Natural Illumination |
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| Meng Qingkuan,Zhang Man,Yang Genghuang,Qiu Ruicheng and Xiang Ming.Guidance Line Recognition of Agricultural Machinery Based on Particle Swarm Optimization under Natural Illumination[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2016,47(6):11-20. |
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| Authors: | Meng Qingkuan Zhang Man Yang Genghuang Qiu Ruicheng and Xiang Ming |
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| Institution: | Tianjin University of Technology and Education,China Agricultural University,Tianjin University of Technology and Education,China Agricultural University and China Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | agricultural machinery machine vision guidance line recognition color mode particle swarm optimization algorithm |
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