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农林环境机器视觉导航路径生成算法及应 总被引:2,自引:4,他引:2
提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理. 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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基于机器视觉的棉种破损检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了破损棉种的机器视觉识别方法,采用均值、方差、均方比等统计特性参数,计算棉种边界破损参数.通过实验确定均方比分类阈值为0.58,将棉种分为破损棉种和正常棉种.选取正常棉种330粒、破损棉种110粒,利用该检测系统进行检测,其识别精度达93%. 相似文献
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针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。 相似文献