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基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复 总被引：6，自引：3，他引：3
针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行阈值分割预处理提取植株目标区域,再利用K-means聚类算法去除背景噪声,使得植株目标区域轮廓更加清晰;然后基于配准的彩色图像和深度图像,对获取的深度图像中可疑像素点的深度数据采取近邻回归算法进行修复,再将修复后的深度图像与目标分割后的彩色图像进行植株区域的匹配,并进行二次近邻回归算法修正错误的深度数据,最后获取目标植株深度信息的检测图像。试验结果证明,采用RGB阈值分割和K-means聚类算法植株目标区域分割误差均值为12.33%,比单一RGB阈值分割和K-means聚类分割误差降低了12.12和41.48个百分点;同时结合聚类后的彩色图像对深度数据进行两次近邻回归算法修复深度数据,能够提高深度数据边缘的清晰度,单帧深度数据空洞点进行修复数据的准确度提高。该研究结果可为农业植株检测、植株三维重构、精准对靶喷雾等提供参考。 相似文献
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基于彩色和深度信息结合K-means聚类算法快速拼接植株图像 总被引：3，自引：3，他引：0
图像拼接可以建立宽视角的高分辨率图像,对实现农业智能化有重要作用。基于Kinect传感器的图像拼接方法利用彩色和深度双源信息,能够有效避免图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,但是存在拼接时间较长和目标植株不明显等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect传感器彩色和深度信息的目标植株图像快速拼接方法。首先用K-means聚类算法和植株深度信息提取彩色图像中有效植株区域,再采用SURF(speeded up robust features)算法进行特征点提取,利用相似性度量进行特征点匹配并根据植株深度数据去除误匹配,由RANSAC(randomsampleconsensus)算法寻找投影变换矩阵,最后采用基于缝合线算法的多分辨率图像融合方法进行拼接。室内外试验结果表明:该文图像拼接方法更能突显出目标植株且极大缩短了拼接时间,该方法图像拼接时间只需3.52 s(室内)和7.11 s(室外),较基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接方法时间缩短了8.62 s(室内)和38.56 s(室外),且平均匹配准确率达96.8%。该文拼接后图像信息熵、清晰度、互信息、空间频率平均分别为6.34、50.36、11.70、11.28,图像质量较传统方法均有提高。该研究可为监测农业植株生长状态、精确喷洒药物提供参考。 相似文献
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基于深度和彩色双信息特征源的Kinect植物图像拼接 总被引：4，自引：4，他引：0
图像拼接对制作全景图具有重要作用,传统SIFT(scale-invariant feature transform)图像拼接方法受光照不均匀或风吹影响,存在错位和缺失等情况。针对这一问题,该文提出一种基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法。首先对获取的植株彩色图像采用SIFT算法进行特征点提取和特征点匹配,利用Kinect收集到的植株深度数据去除误匹配,采用RANSAC算法寻找投影变换矩阵,最后通过最佳缝合线算法进行图像融合。室内和室外试验结果表明,该文基于Kinect彩色和深度双信息特征源的图像拼接方法能够有效克服光照、风吹等环境因素的影响,避免了图像缺失、亮暗差异、重影等拼接错误,该文方法图像拼接时间较短,平均匹配准确率达96.0%,较传统SIFT图像拼接方法平均准确率提高了5.9%。 相似文献
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葡萄园植保机器人路径规划算法 总被引：5，自引：5，他引：0
为提高植保机器人葡萄园作业在垄行识别和路径规划中的准确度和可靠性,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多支持向量配比权重进行葡萄园垄行识别与农业机器人作业路径规划的算法。该算法利用Kalman滤波器对由激光雷达扫描获取的粗大实况果园数据信息进行预处理,校正数据中的噪声离群点,然后结合SVM,获得垄行环境中的分割超平面和分类边际线,最后根据样本点与分类边际线存在的几何间隔关系判别各点所占相对权重,获取垄线安全预估测位置并进行农业机器人作业导航线的规划拟合。通过对多个实际样本的试验与测试,拟合导航线与实际垄行中心线平均角度偏差为0.72°,相对植保机器人的平均距离偏差为4.22 mm。试验结果表明,该算法能够有效的识别与定位植保机器人所需导航线的位置,拟合的导航线满足葡萄园植保机器人准确作业的要求。 相似文献
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基于吊蔓绳的温室番茄主茎秆视觉识别 总被引：7，自引：7，他引：0
为了精确识别番茄植株以供精确对靶喷施,该文提出一种基于温室吊蔓绳对番茄主茎进行检测识别的算法。通过分析番茄作物图像在HSI颜色空间的分布特性,基于H分量应用Otsu分割算法对番茄作物图像进行二值化处理,以突出图像中吊蔓绳区域。利用细化算法提取出吊蔓绳区域离散特征点簇,并采用最小二乘法直线拟合特征点簇获取吊蔓绳位置。试验结果表明,处理分辨率640×480像素的图像平均用时0.16s,对100张图像进行识别试验,正确率达93%,该算法提取吊蔓绳和番茄主茎间的最大距离偏差为48像素单位,能够准确识别番茄主茎秆,具备较强的鲁棒性。 相似文献
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为实现温室番茄植株多模态三维重建,解决多光谱反射率配准和多视角点云三维重建问题,基于相位相关原理将多光谱反射率配准至RGB-D图像坐标系中,建立了基于Kinect传感器测量位姿自主标定的多视角RGB-D图像三维重建方法,实现植株RGB三维点云模型和多光谱反射率点云模型重建,通过归一化灰度相似系数、配准区域光谱重叠率、互信息值3个指标客观评价二维多光谱图像配准质量,采用豪斯多夫距离客观评价植株三维点云重建精度。结果表明:30株温室番茄,每株4个重建视角,视角间隔为90°,配准区域光谱重叠率和归一化灰度相似系数的平均值分别为0.920 6和0.908 5,异源图像配准后互信息值比配准前互信息值平均提升了9.81%,植株冠层多光谱图像能够准确配准至深度坐标系,番茄植株三维重建点云距离集小于0.6 cm的比例为78.39%,小于1.0 cm的比例为91.13%,番茄距离集均值的平均值为0.37 cm,表明植株三维点云模型重建精度较高,能够应用于温室番茄植株多模态三维重建。植株多模态三维模型是实现三维形态测量与生理诊断的关键要素,为高通量植株表型测量提供高效精准的测量方法,对植物表型组学等研究领域的发展具有重要的意义。 相似文献
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为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。 相似文献
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针对林业信息监测方式实时性差、监测范围有限等问题,为更加实时、准确地对林业虫害信息进行监测并计算监测样地中虫害区域比例,该文在搭建面向林区虫害监测的多旋翼无人飞行器航拍监测系统基础上,提出了一种基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法。该方法引入全局直方图均衡化消除了图像暗纹理的影响,并采用形态学混合开闭重构滤波完成了图像样本的去噪处理。计算灰度图像各像素点的复合梯度实现了非相关区域(道路及裸地)的提取,最终利用分水岭算法实现了监测图像虫害区域的分割提取。利用该文所提算法对8幅虫害侵蚀程度不同的监测图像进行分割,并与传统分水岭算法、K-means聚类算法进行对比试验。试验结果表明,该文算法虫害区域提取的平均相对误差率分别降低6.56%、3.17%,平均相对极限测量精度分别改善7.19%、2.41%,能够相对准确地将虫害区域从监测图像中分割出来,可为后续林业虫害监测与防护提供参考。 相似文献
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基于深度图像和生猪骨架端点分析的生猪步频特征提取 总被引：7，自引：6，他引：1
为高效提取生猪的行走快慢特征,以微软公司Kinect作为图像采集设备,采集生猪运动深度图像序列。在对各帧深度图像进行骨架提取、剪枝的基础上,采用基于路径相似性骨架图匹配法确定生猪前后肢骨架端点,进一步以骨架端点所属骨架枝子集像素值特征判定端点远近侧属性。以生猪前后肢远、近侧端点的帧间相对坐标变化建立了生猪运动模型,提出了通过帧间坐标变化点集拟合正弦曲线计算生猪行走完整步的方法。最后,通过计算序列完整步与序列采集时间长度比值提取生猪步频特征。通过对采集的28个生猪运动深度图像序列及其镜像序列共56个图像序列进行的试验,表明该文提出方法的正确率达到82.1%。该项研究对于开展生猪异常步态分析,进一步建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常行为预警可靠性具有重要意义。 相似文献
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直升机航空施药全覆盖航线规划算法 总被引：1，自引：1，他引：0
为避免航空施药过程中由于多施、漏施、重施等现象造成的覆盖不精准问题,该研究开发了一种航程短,覆盖范围精准的航空施药全覆盖航线规划算法。首先基于区域全覆盖原理,通过对施药作业区域外喷雾航程计算与分析,得出在全覆盖的前提下,区域外最短喷雾航程计算公式。再结合全覆盖航线规划方法,得出全覆盖航空施药的最优航线规划算法,并通过软硬件设计实现了实时采集飞行轨迹,通过OneNet物联网平台与移动终端进行信息双向传输。最后分别对3种不同地形的试验场地进行了7个不同航向的全覆盖喷雾作业试验。试验结果表明,在3种试验场地中,按照规划航向作业的航程比试验组按照其他6个航向作业的航程短,航程比其他航向的航程最大可分别缩短4.920、6.903、59.913 km;且多余覆盖率均为最小,多余覆盖率最小分别为2.08%、7.17%、0.57%。作业面积越大,规划航向作业的航程缩短越明显,多余覆盖率越小,并且规则地形航线规划的多余覆盖率明显小于不规则地形。所提出的航空施药全覆盖航线规划算法,可为航空施药航线规划技术的发展提供理论支撑,为实际施药作业提供指导。 相似文献
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不同侧风和静电电压对静电喷雾飘移的影响 总被引：1，自引：2，他引：1
为研究不同侧风和静电电压对静电喷雾雾滴飘移的影响规律,设计不同侧风(恒速风1、2、4 m/s及0~4 m/s变化的模拟自然风)及静电电压(0,2,4,6,8 k V),进行喷杆式静电喷雾机的雾滴飘移试验,测定不同静电电压下的雾滴粒径与荷质比,并对比分析雾滴飘移质量中心距和飘失率。结果表明:随着静电电压的增大,雾滴粒径减小,雾滴荷质比增大,0~8 k V电压下电极干燥和电极打湿对雾滴荷质比没有显著影响。在侧风风速为1 m/s时,0~8 k V静电喷雾的雾滴飘移中心距小于0.55 m,雾滴飘失率低于15%。在侧风风速2 m/s时,非静电喷雾的雾滴飘失率为11.9%,6~8 k V静电喷雾的雾滴飘失率超过20%,其中静电电压8 k V的雾滴飘失率(23.9%)比非静电喷雾增加100.8%。在侧风风速4 m/s时,4~8 k V静电喷雾的雾滴飘移中心距在0.9 m以上,雾滴飘失率在30%以上,其中静电电压8 k V下的雾滴飘移中心距为967.2 mm比非静电喷雾下增加了13.7%,雾滴飘失率为35.4%比非静电喷雾下增加了59.5%。相同静电电压下,2 m/s的恒速风和0~4 m/s变化的模拟自然风之间对雾滴飘失率无显著差异。该研究为优化喷雾技术参数和提高雾滴抗飘移的能力提供参考。 相似文献
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为提高果园轻型机动喷雾机的作业性能,设计了一种果园在线混药型静电喷雾机,进行了混药均匀性与稳定性试验和静电喷雾沉积试验。试验测得混药均匀性和混药稳定性的最大变异系数分别为4.46%和3.51%。采用风辅静电喷雾方式的无冠层采样架上采样点正面的雾滴附着率相对于无风辅无静电喷雾方式分别提高了9.3%、46.3%和53.2%,采样点反面的雾滴附着率分别提高了82.9%、164.3%和184.2%。风辅静电喷雾下在仿真柑橘树冠层内部叶片正面的雾滴附着率为48个/cm2左右,叶片反面为37个/cm2,相对于无风辅无静电方式分别提高了166.7%和428.6%。试验结果表明：所设计的在线混药系统具有良好的混药性能,风辅静电式喷雾系统可提高雾滴吸附能力和穿透能力,能够满足25个/cm2的病虫害防治附着率要求。该研究为果园喷雾机的机构设计和性能优化提供参考。 相似文献
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果园喷雾机自动对靶喷雾控制系统研制与试验 总被引：2，自引：11，他引：2
为提高农药利用率,减少环境污染,该文针对中国果园机械化作业条件差和传统果园喷雾机连续喷雾时存在果树间空隙无效喷雾的特点,设计了自动对靶喷雾控制系统,该系统以GY8履带自走式果园喷雾机为载体,采用传感器测距方式探测果树,实现自动对靶喷雾。通过对超声波、红外和激光3种传感器进行性能比较,及对超声波和激光2种传感器进行静态识别间距测试与分析,红外传感器受光强影响较大,超声波传感器识别间距超过800 mm,均不满足果园精确对靶喷雾控制要求,激光传感器静态识别间距只有20 mm,具有工作稳定、响应快速、方向性好等特点,故将激光传感器选为自动对靶喷雾机探测装置,并将激光传感器安装于喷头组件前方220 mm。采用连续3次检测靶标判别法设计了自动对靶喷雾系统,该系统可有效避免因激光光束较细而导致的将树冠内空洞、枝间间隙等误判为果树间空隙而出现的电磁阀频繁启闭动作。行驶速度为0.5 m/s时,自动对靶喷雾控制系统的动态靶标识别间距介于100~150 mm之间,行驶速度1.0 m/s时,动态靶标识别间距为200~250 mm。此外,该系统还具有提前及延后喷雾功能,自动对靶喷雾系统提前靶标95.0~157.5 mm距离开始喷雾,离开靶标100 mm距离停止喷雾,使喷雾完全覆盖整个树冠。与连续喷雾相比,对靶喷雾可有效节省施药量,对于空隙比为20.0%、35.2%、52.9%靶标行枣树,行驶速度为0.5 m/s时省药率分别达27.9%、53.7%、76.9%,行驶速度为1.0 m/s时省药率分别达27.3%、54.5%、81.0%。因此,该自动对靶喷雾系统对稀疏果园的精确对靶病虫害防治具有较好的实用价值。 相似文献
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大型高地隙喷雾机喷杆主动悬架自适应模糊滑模控制 总被引：3，自引：3，他引：0
针对喷杆被动悬架在低频下隔离干扰性车身摆动性能不足的问题,该文在双连杆梯形喷杆被动悬架的基础上加装作动液压缸而获得喷杆主动悬架,并提出了基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法;在建立了喷杆主动悬架动力学模型和液压系统模型的基础上,应用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行整体仿真分析,验证了该文控制方法的有效性;基于课题组开发的大型高地隙喷雾机搭建了实车试验平台,分别进行了实车静态跟随试验和田间试验。试验结果表明：采用基于自适应模糊滑模控制算法的喷杆主动悬架控制方法,喷杆倾角实车静态跟随响应时间和误差分别为2 s和0.002 rad,相较于PID控制的4 s和0.002 rad响应时间减小;同时,喷杆倾角田间试验摆动范围保持在-0.005～0.005 rad内。结论表明,该文提出的喷杆主动悬架控制方法具有良好的响应性、稳定性和准确性,可有效隔离干扰性车身摆动并保持喷杆稳定。该研究有利于提高中国大型高地隙喷雾机喷雾均匀性和喷杆作业稳定性。 相似文献
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变量喷雾技术是提高喷雾效果、降低农药使用率的有效手段,而准确的树冠特征参数检测及施药量模型是其关键。为克服果园变量喷雾中果树特征参数检测效率低和对环境要求高的缺陷,该文通过LiDAR(light detection and ranging)检测技术获取表征树冠特征参数的叶墙面积LWA(leaf wall area),并利用图像处理技术计算树冠参数参考值。为了表征树叶密度和LWA对变量喷雾的共同影响效果,研究基于LWA的决策系数KLWA,KLWA由反映果树冠层分区内点云在水平方向平均深度下的分布密度K1和分区内点云分布高度极差占分区高度的比值K2加权决定。通过计算垂直方向各分区内决策系数KLWA,并代入流量函数可得出基于KLWA的施药量计算模型,进一步计算电磁阀PWM占空比并调节水泵和电磁阀的工作状态,使喷头的流量对应冠层各区得到动态调整,实现基于LWA的变量喷雾。利用自制的室外变量喷雾验证装置,进行了多喷头变量喷雾试验,试验结果表明,果树的药液附着率均接近100%,说明基于LWA的变量喷雾模型可实现有效喷雾,与连续喷雾相对比,基于LWA的变量喷雾施药量模型的省药率为68.34%,与纯对靶定量喷雾比,基于LWA的变量喷雾施药量模型的省药率为32.77%。 相似文献
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雷沃ZP9500高地隙喷雾机的GNSS自动导航作业系统设计 总被引：2，自引：14，他引：2
为减少农药喷雾作业对人体造成的化学损害,该研究以雷沃高地隙喷杆喷雾机为平台,基于GNSS开发了自动导航作业系统,实现喷雾机在极少人工干预情况下的自动导航作业。通过对平台的机-电-液改造,实现了喷雾机作业系统的电气化控制。基于简化的二自由度车辆转向模型设计了以位置偏差和航向偏差为状态变量的直线路径跟踪控制算法,基于纯追踪模型设计了曲线路径跟踪控制算法。根据喷雾机田间作业需要设计了喷雾机一体化自动导航作业控制方法,使系统能够自动控制喷雾机完成直线、地头转弯行驶和喷雾作业,油门调节以及车辆启停控制。在1.3 m/s左右的前进速度条件下,分别在水泥路面、旱田、水田环境中进行了试验,测试结果表明:水泥路面车身横滚在–1.6?~1.5?范围,直线路径跟踪误差最大值为3.9 cm,平均值为-0.15 cm,标准差为1.0 cm;旱田地块车身横滚在–1.4?~3.3?范围,跟踪误差最大值为9.8 cm,平均值为1.3 cm,标准差为3.3 cm;水田环境车身横滚在–2.4?~5.2?范围,跟踪误差最大值为17.5 cm,平均值为2.2 cm,标准差为4.4 cm。试验数据表明,所设计的自动导航作业系统初始上线快速、地头转弯对行平顺、各设计功能执行可靠;导航系统具有良好的稳定性和控制精度,能够满足水田、旱田环境下的喷雾作业要求。 相似文献