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农田障碍物检测是农机自动驾驶的前提,针对毫米波雷达的农田障碍物检测,本文提出一种无效目标滤除的算法。首先对毫米波雷达所输出的目标信息进行解析并提取农田目标障碍物信息,然后使用无效目标滤除算法对解析后的空目标、伪目标、非威胁数据进行滤除。对雷达数据中目标距离为零的空目标直接滤除;对因雷达工作性能或回波信号不稳定而产生的伪目标通过雷达有效目标生命周期法进行过滤;对超出横向距离阈值和纵向距离阈值的非威胁目标直接滤除。试验结果表明,所提算法在静止状态,平均滤除率达到85%以上。当速度为3 km/h时,未作业状态的平均滤除率为85.24%,旋耕为84.23%;当速度为5 km/h时,未作业为84.22%,旋耕为84.18%;当速度为7 km/h时,未作业为84.19%,旋耕为84.16%。尽管在行驶状态下,随着速度的提升或悬挂旋耕机,滤除率有一定的下降,但本文所提算法在各种状态下的平均滤除率均可达到84%以上。 相似文献
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《农机化研究》2021,43(11)
具有自主作业能力的采摘机器人一直是国际上研究的热点,而障碍物检测躲避能力是其重要的功能,因为在机器人识别作业区域或成熟果实后需要自主的定位和移动。为此,提出了一种基于单目视觉和人工势能场的障碍物检测和避障算法,可以有效采集和检测障碍物的信息,再依据障碍物及目标区域的距离使用人工势能场方法对路径进行优化,实现采摘机器人的自主移动。为了验证障碍物检测和避障方案的可行性,模拟采摘机器人作业环境和自主移动流程,对采摘机器人避障行为进行了测试。测试结果表明:采用单目视觉和人工势场方法可以使机器人成功的避障,并规划出效率最高的到达目标作业区域路径,对采摘机器人自主导航技术的研究具有重要的意义。 相似文献
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基于立体视觉技术的多种农田障碍物检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并使用计算机视觉函数库OpenCV,提高了算法的实时性。试验表明:障碍物与摄像机的距离小于2 000 mm时,准确识别率在96%以上,深度的绝对误差在±30 mm内(即相对误差在1.5%以下),且完成一次障碍物检测的时间小于100 ms。 相似文献
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农业机器人视觉导航中多分辨率路径识别 总被引:6,自引:1,他引:6
针对非结构化的农田自然环境,提出农业机器人视觉导航时的多分辨率路径识别算法。首先探讨了用于路径识别的适宜的彩色特征,然后基于小波变换分析了多分辨率边缘检测过程,最后结合跟踪路径的特点融合了多分辨率检测结果。油菜地图像的处理结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于纹理频谱的农田景物区域检测 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现对复杂农田景物区域检测,将原始图像做多层直方图均衡化预处理,然后基于边缘的存在会干扰所在局部区域的纹理特征的思想,提出了一种基于纹理谱的区域检测方法;并以收获季节农田景物区域检测为例,通过实验证明这个方法是可靠的,能够得到期望的有效区域。 相似文献
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基于小波变换的基波无功实时检测 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了SVC装置现有的无功功率检测方法,提出了一种基于正交小波变换的基波无功功率实时检测方法。该方法用电力系统电压、电流信号离散采集的数据,可方便地对系统功率因数实时检测,能有效地分解和计算含各次谐波和随机干扰的电压、电流信号中的基波分量,从而得到实时的无功功率数据。通过仿真,验证了实时检测方法的有效性。 相似文献
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基于改进Hough变换的收获机器人行走目标直线检测 总被引:11,自引:2,他引:9
提出了基于改进随机Hough变换(RHT)的收获机器人行走目标直线检测算法.将摄像机安装在联合收获机的顶部,在收获过程中采集农田场景图像.根据已收获区域、未收获区域和非农田区域的不同颜色特征,利用统计分析和边缘检测,确定行走目标直线的终点位置以及直线方向上的候选点.以候选点为点集,采用改进RHT完成直线检测.与传统的RHT相比,避免了无效采样和累积问题.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效检测出直线参数,且处理时间在200 ms左右. 相似文献
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基于小波去噪的FFT农网谐波检测 总被引:1,自引:0,他引:1
谐波检测的准确性直接影响对电网谐波污染状况的评估以及抑制措施的实施,采用小波软阈值去噪对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,再利用快速傅立叶变换对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波含量和总谐波失真率。在Matlab环境下进行仿真检测,结果表明:小波去噪后检测的各次谐波含有率更加接近于原始信号谐波含有率水平,去噪方法提高了谐波信号检测的准确性,这种小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。 相似文献
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以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。 相似文献
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基于小波变换的大米直链淀粉波长选择方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于小波变换的近红外光谱波长选择方法,小波分解低频系数是原光谱的离散近似,将最佳小波分解低频系数与原光谱数据进行关联,求出小波分解低频系数与原光谱数据的列相关系数R,取与原光谱数据相关系数较大的波长组合,作为最后参与建模的谱区.不仅考虑了浓度矩阵对波长选择的影响,且由于把小波分解结构中的高频系数全部滤除,避免了高频噪声的干扰,减小建模和预测运算时间,使最终建立的近红外光谱模型的预测精度提高.在大米直链淀粉含量的近红外光谱分析中进行了验证,并与其他常用波长选择方法进行了比较,结果表明,该方法波长点数最少,减小为原光谱数据点数的20%,校正模型和预测效果都较理想. 相似文献
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