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基于图像旋转投影的导航路径检测算 总被引:8,自引:6,他引:2
提出一种农业车辆视觉导航路径识别算法--旋转投影算法.该算法通过角度枚举对图像ROI实施旋转变换,由旋转后图像的列均值与枚举角度构成旋转投影矩阵R,对其行向量实施差分运算得到差分旋转投影矩阵Rd,由Rd的极值可确定图像导航路径,即航向偏差θ与航位偏差d,进而可以求得世界坐标系下的导航路径参数.同理可以对田头线进行检测.为了提高算法的实时性,提出设定合理的ROI、实施线性压缩、旋转角度先粗分再细分的二步法以及充分利用前帧信息4种处理方法,使处理一帧用时6.2ms左右.通过对不同条件下成熟小麦图像测试表明,该算法识别导航路径准确率达到95%. 相似文献
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基于EfficientNet与点云凸包特征的奶牛体况自动评分 总被引:2,自引:0,他引:2
为进一步提高奶牛体况自动评分精度,构建了一种基于点云凸包距离的三维结构特征图,将其作为EfficientNet深度学习网络的输入,可实现奶牛体况自动评分误差在0.25以内识别的准确率提升。首先,对获取的奶牛背部深度图像进行预处理,得到含有主要体况信息从奶牛腰角骨到臀骨区域的点云;其次,对点云进行体素化和凸包化,计算每个外围体素到最近凸包面之间的距离,并投影至X-Y平面上,得到结构特征图;构建EfficientNet网络分类模型,采用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对其缩放系数进行优化;最后,利用77头奶牛的5119幅深度图像对模型进行训练、验证与测试,数据集比例为5∶3∶2。结果表明,奶牛体况评分(BCS)范围在2.25~4.00内,测试集中EfficientNet模型精准识别的图像达到73.12%,BCS识别误差在0.25和0.50以内的图像占比分别为98.6%和99.31%,平均识别速率为3.441s/f,识别效果优于MobileNet-V2、XceptionNet和LeNet-5等模型。该方法可实现规模化养殖场中奶牛个体体况的无接触评定,具有精度高、适用性强、成本低等特点。 相似文献
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为提高奶牛体尺测量的效率与精度,降低劳动强度,提出一种基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法。首先,搭建奶牛俯视深度视频采集平台,利用分水岭算法提取深度图像中的奶牛目标;其次,使用图像扫描策略获取奶牛左右两侧轮廓,利用基于霍夫变换的直线检测方法,提取图像序列中含有完整奶牛躯干的关键帧;然后,根据奶牛头部区域骨架特征判定头部是否存在,若头部存在,则基于凸包分析方法去除图像中奶牛头部,并利用多项式曲线拟合方法去除奶牛颈部;最后,根据奶牛体尺测点的空间特征,自动计算奶牛体直长、肩宽、腹宽、臀宽及体高。利用35头奶牛的2.163帧深度图像对本文方法精度进行测试,结果分析表明,关键帧提取方法准确率为97.36%,可有效代替人工进行关键帧的选取;头部检测方法准确率为94.04%,提高了奶牛体尺测点定位的效率;体尺测量平均相对误差在3.3%以内。本文研究成果可提高奶牛体尺自动测量的效率与精度。 相似文献
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文章提出了一种基于灰度积分投影的眼睛定位方法.在垂直方向上使用灰度差值积分投影进行眼睛定位,水平方向上使用灰度积分投影定位眼睛.该方法不仅适用于正面人脸,而且适用于侧面人脸.抬头和低头人脸.当图像中的人脸是倾斜的情况时,我们可以利用分块积分投影,因此也适用于脸部旋转的情况.该方法计算量小,并且通过实验可知,定位的准确度... 相似文献
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为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。 相似文献
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复杂养殖环境下运动奶牛目标的准确检测是奶牛跛行、发情等运动行为感知的基础。针对现有方法多采用参数化模型实现运动奶牛目标检测的缺陷,提出了一种无参核密度估计背景建模方法。该方法根据各像素的历史样本估计像素的概率模型,针对历史样本信息中冗杂信息导致模型复杂度过高的问题,采用关键帧检测技术剔除样本中的冗余信息以降低算法的复杂度,并实现了在小样本下核函数对遥远历史帧图像信息的获取,从而提高了检测精度。针对检测目标轮廓缺失的问题,结合三帧差法进一步实现了运动目标的完整提取。为了验证本算法的有效性,对不同环境和干扰下的运动奶牛视频样本进行了试验,并与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和核密度估计模型(Kernel density estimation,KDE)方法进行了对比。试验结果表明,本文算法平均前景正检率为95. 65%,比高斯混合模型提高了15. 56个百分点,比核密度估计模型提高了10. 56个百分点。同时,本文算法平均实时性指标为1. 11,基本可以实现运动奶牛目标的实时、准确检测,该研究结果可为奶牛跛行疾病的预防、诊断以及奶牛运动行为的精确感知提供参考。 相似文献