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果园视觉导航基准线生成算法 总被引：7，自引：0，他引：7
针对果园导航环境的复杂性,提出了一种基于图像处理的果园导航基准线生成算法。采用二维Otsu算法获取最优分割阈值,对色差R-B分量图进行二值化处理;根据水平投影曲线的一阶导数变化规律,提取树的主干区域(ROI);根据区域中邻近像素灰度值的变化规律,提取主干与地面的交点作为特征点;根据点的分布特性对其进行归类,并利用最小二乘法拟合左右边界线,提取边界线上各行中心点生成果园导航基准线。在不同场景中的实验结果表明,该算法对噪声的干扰有较强的鲁棒性,使导航基准线的生成准确率高于90.7%;处理一幅640×480像素的图像平均耗时小于119 ms,具有较好的实时性。 相似文献
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针对小麦收割边缘受到麦茬、土壤、光照等环境因素影响导致的导航线提取精度低、运行速度慢等问题,为实现小麦精准化收获作业而提出一种基于水平投影和梯度下降的小麦收获边缘导航线提取方法。首先通过LAB阈值分割、形态学滤波等进行图像分割,然后进行水平投影以提取出小麦收获边缘伪特征点,将伪特征点进行最小二乘拟合从而获得边缘特征点所在的ROI区域,并对该区域进行Canny边缘检测来提取出边缘特征点,最后利用梯度下降算法拟合出小麦收获边缘导航线,从而解决传统算法中所遇到的导航线拟合精度低、拟合速度慢等问题。试验结果表明：在小麦已收割和未收割区域对比度很低的情况下,处理一张分辨率为640像素×360像素的图像平均耗时163 ms,生成的导航基准线成功率高达95%,为智能农业机械在麦田中的自主行走提供一种可靠的、实时的导航方法。 相似文献
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针对棉花铺膜播种作业环境复杂,视觉导航路径检测易受光照强度、噪声及划线深度的影响,设计了一种抗干扰能力强、适应性广的视觉导航路径检测算法。构建图像采集系统,实时采集铺膜播种作业图像,基于Y=0.299R+0.587G+0.114B颜色模型对图像进行灰度化处理。针对第1帧图像,首先在浮动扫描区间[M_1-k,M_2-k](M_1取560,M_2取639;k=0,k≤560,k++)从第0行开始逐行扫描像素点,提取每行灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为各行路径提取的候补点,并计算每个扫描区间内的候补点列值的方差F_k;寻求F_k值最小的区间作为第1帧图像的目标区间;在目标区间内使用最小二乘法拟合候补点集群提取初始导航路径;然后,以初始导航路径为中心,左右各扩展U个像素作为扫描区间,提取每行灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为各行路径提取的候补点;最后,使用最小二乘法拟合导航路径,完成第1帧图像导航路径的提取。从第2帧图像开始,首先确定以前1帧图像导航路径作为当前帧图像扫描区间的中心,左右各扩展U个像素作为扫描区间;然后,从第0行像素开始逐行扫描,并提取灰度值最小的像素点(或灰度值最小的像素点的列坐标的平均值)作为路径提取的候补点,并使用"差异权重法"平滑候补点群;最后,基于最小二乘法拟合导航路径。采集6种工况下铺膜作业视频进行验证试验,结果表明:导航路径检测准确率为100%,平均处理速度为7.020ms/帧,能够稳定、快速地检测导航路径,准确率高,适应性广,抗干扰能力较强,满足棉花铺膜播种作业的实际要求。该检测算法丰富了基于视觉的拖拉机行走路径检测的方法,为实现拖拉机自动驾驶奠定了理论基础。 相似文献
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针对果园开沟施肥,提出一种基于图像处理的果树滴水线导航路径检测方法。该方法采用垂直地面向上布置的CCD相机采集果树冠层投影图像,并实现果树冠层沿地面垂直投影轮廓的识别与滴水线平滑处理,进而对无人施肥装备沿果树环状行走路径进行确定。通过相机标定获取相机内部参数和畸变参数,对原始图像进行畸变矫正;通过对图像在RGB颜色空间的分布特征进行定量分析,使用平均值法对图像灰度处理,使用定阈值法进行二值分割;二值图像中由于存在大量的空间间隙,使用形态学膨胀操作,填充间隙,以凸显树冠投影边缘轮廓;使用边界跟踪算法,提取树冠轮廓边缘;引入Beseel曲线拟合方法,对轮廓边缘进行平滑处理,通过对比二阶、三阶、四阶、五阶拟合结果,得出使用三阶和四阶Beseel拟合结果较为符合导航路径要求。将相机固定在一个位置,分别在晴天和阴天拍摄条件下采集图像,进行滴水线导航路径提取,分别使用三阶和四阶Beseel曲线拟合晴天和阴天的图像边缘轮廓,使用四阶拟合结果较为符合实际要求,平均像素误差为19.5像素,平均像素相对误差为2.6%,平均每帧图像处理速度为27 ms,能较好地满足导航精度和实时性的要求,为施肥作业平台沿滴水线自动导航提供参考。 相似文献
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水稻收获作业视觉导航路径提取方法 总被引：6，自引：0，他引：6
针对水稻收获视觉导航中的路径规划问题,提出一种水稻收获作业视觉导航路径提取方法。通过相机标定获取畸变参数矫正原始图像,并进行高斯滤波,采用基于2R-G-B超红特征模型的综合阈值法进行图像二值化分割,并对二值图像进行形态学的开-闭运算,抑制噪声干扰,根据图像灰度垂直投影值动态设定感兴趣区域,水平扫描获取作物线拟合关键点,最后采用多段三次B样条曲线拟合法提取水稻待收获区域边界线。室内试验表明,采用本文所提出的图像处理方法提取的图像中距离信息平均误差为9. 9 mm、偏差率为2. 0%,角度信息平均误差为0. 77°、误差率2. 7%。在顺光、逆光、强光、弱光4种光线环境下,对中粳798和临稻20两种作物进行了收获路径提取田间试验,以像素误差、距离误差、相对误差和标准差为评价指标,对比了不同光线下的路径提取结果,试验结果表明,对于中粳798的收获图像,4种光线环境下15个关键点的平均像素误差为28. 7像素,平均距离误差39. 7 mm,平均相对误差2. 7%;强光环境平均像素误差最小,为26. 2像素;弱光环境平均距离误差最小,为23. 9 mm;强光环境平均相对误差最小,为2. 0%;顺光环境稳定性最好,标准差为6. 8像素。对于临稻20的收获图像,4种光线环境下15个关键点的平均像素误差36. 5像素,平均距离误差45. 0 mm,平均相对误差2. 8%,在逆光环境下的平均像素误差、平均距离误差和平均相对误差均最小,分别为29. 5像素、36. 9 mm和2. 3%,稳定性也最好,标准差为10. 8像素。单帧图像平均处理时间38 ms。本研究可为田间作物线检测和收获作业的自动导航提供参考。 相似文献
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基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法 总被引：4，自引：0，他引：4
基于玉米根茎图像信息,提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先,利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像,得到二值化图像,结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量,对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线;针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题,引入高斯滤波器平滑累加曲线,并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰,在提取玉米茎秆边缘直线时,提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路,通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线;最后,根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围,并剔除伪特征点,采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明,本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms,特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比,本文算法精度高、实时性好,在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。 相似文献
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为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制,提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测,并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征;在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径,并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理,有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型;在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为：总体横向偏差为0.092m,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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基于机器视觉的玉米根茎导航基准线提取方法 总被引：6，自引：0，他引：6
提出一种在大田环境下快速、精确提取中晚期玉米行中心线作为农业机器人导航基准线的新方法。改进了传统的2G-R-B算法,实时地获取植株绿色特征。根据玉米垂直投影图生成根茎轮廓特点并采用峰值点检测算法生成玉米根茎候补定位点,再对候补定位点进行二次判别,提取玉米根茎定位点。利用最小二乘法对已知特征点进行拟合,得到作物行线。求取左右行斜率后,计算出实际需要的导航基准线。实验结果表明,与其它算法相比,处理一幅700像素×350像素的彩色图像平均耗时小于185 ms,实时性好。在多种环境下生成的导航基准线准确率在90%以上,有较强的鲁棒性,为农业自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在中后期玉米大田中的自主行走提供了一种可靠的导航方法。 相似文献
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为解决果园视觉导航机器人行间自主行进和调头问题,提出了基于Mask R-CNN的导航线提取方法和基于随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法的树行线提取方法。首先,基于Mask R-CNN模型对道路与树干进行识别,提取道路分割掩码和树干边界框坐标;其次,在生成行间导航线的基础上,采用改进RANSAC算法提取前排树行线;然后,计算树干边界框坐标点到前排行线的距离,筛选后排树干坐标点,采用最小二乘法拟合生成后排树行线;最后,通过分析前后排树行信息判断调头方向,结合本文提出的行末端距离计算与调头路径规划方法,规划车辆的调头路线。实验结果表明：在不同光照、杂草、天气环境下的6种果园场景中,模型的平均分割精度和边界框检测精度都为97.0%,导航目标点提取的平均偏差不超过5.3%,树行线检测准确率不低于87%,调头后车辆距道路中心的平均偏差为7.8 cm,可为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。 相似文献
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为提高联合收获机无人驾驶导航路径的精度,本文提出一种基于激光雷达的作物收获导航线实时提取方法。搭建点云数据采集系统,利用平面拟合法确定激光雷达安装高度和安装角度。利用三维激光雷达扫描收获机前方作物的点云数据,结合IMU惯性传感器反馈的姿态信息,实现作物点云数据从激光雷达坐标系到车体坐标系的变换。基于激光雷达扫描视场角、安装高度和安装角度获取感兴趣区域（ROI）的坐标,并对感兴趣区域进行直通滤波和统计滤波,去除灰尘、秸秆粉末等噪声的影响,以实现点云数据无效点和离群点的剔除。提出一种基于栅格八邻域高程差的作物收获导航线快速识别算法,以点云栅格化后在Z轴方向上的坐标值作为检测依据,定义某一栅格与其8个相邻栅格在Z轴坐标上的差值为高程差,遍历栅格并根据设定阈值进行比较判断,实现收获边界点的有效提取。采用最小二乘算法进行收获边界点的拟合,实现田间作业过程中作物收获导航线动态提取。田间试验表明,该方法具有较好的鲁棒性,能在作物稀缺、杂草较多等情况下保持较高的准确性,其中前进方向偏差角平均值为0.872°,割台横向偏差为0.104m,收获导航线准确率为93.5%,可为联合收获机工作提供辅助导航,提高无人驾驶的准确率。 相似文献
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针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。 相似文献
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针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU法阈值分割,对二值图像进行先开后闭运算的形态学处理方法去除图像噪声;最后,根据垂直投影法进行相应的辅助线处理,并结合改进的ROI方法提取感兴趣区域,确定导航定位点,进而最小二乘法将定位点拟合得到导航路径。仿真试验结果及对比表明：本文算法提取路径的欧式距离为1 001.9,路径提取精度相对于传统Hough方法提高47.9%,且对高分辨率图像提取时间缩短79.6%,满足农机具导航路径提取的要求的同时且具有更高的普适性。 相似文献
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为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine, NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明：融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m-1,平均曲率为0.018 m-1;分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。 相似文献
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为了更准确地对高分辨率可见光农田路标导航图像进行目标识别,将基于主成分分析(PCA 2 Principal Component Analysis)和模板匹配的方法引入到了联合收割机控制系统中,提升了收割机自主图像识别水平和路径规划能力。在识别过程中,采用PCA算法对分割图像进行特征提取和主成分分析,并将图像主轴旋转成水平方向和训练样本库进行匹配,最后识别出导航路标,并自动生成预设的路径。为了验证方案的可行性,将PCA模式识别算法嵌入到了收割机的控制系统中,在开阔平坦的农田里进行了实验测试,结果表明:采用PCA模式识别算法可以成功地识别农田里的导航路标,其识别准确率和效率都较高,且可以自动生成规划路径,对于现代收割机自动化作业能力的提升具有重要的意义。 相似文献
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针对果园中农业移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于图像边界提取的自主导航系统。首先,通过摄像机采集果园场景图像,并利用均值偏移算法对图像中的像素点进行聚类;然后,采用基于图论的图像分割算法,根据预定义类别对图像进行分割;接着,提取出所需类的图像区域,并利用Canny算子对该区域图像的边缘进行检测和滤波;最后,利用Hough变换提取出该区域的边界线,从而获得机器人的行进路线。实验结果表明:该方案在不需要先验知识的情况下,能够快速、有效地获得最优路径。 相似文献
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探索在环境多变的田垄中进行视觉导航的方法,针对传统田垄视觉导航方法计算量大且导航效果较一般的问题,为林果作业机器人自主作业能力提供基础,本文提出一种基于机器视觉的田垄导航方法:使用改进的Floodfill算法分割路径信息,通过十字法进行路况分类,进而采用与路况相对应的算法进行导航计算。使用多张路径图片和模拟环境对算法的分割性能和导航能力进行测试,在试验测试中,道路偏移值保持在6 cm内。试验表明,改进Floodfill算法与分类导航法结合的视觉导航方法具有可行性,可为低算力田垄视觉导航方法的探索提供新的方法和思路。 相似文献
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基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan filter, BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法（OSTU）对灰度图像进行分割,得到二值化图像,获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影,获取作物行的位置,形成一个包含作物行直线的条形框;在这个条形框内,再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明,对比Hough算法和最小二乘法(Least square method, LSM),BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像,平均耗时为67ms,与LSM算法耗时相当,精度接近Hough算法;并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性,能够快速准确地提取作物行基准线。 相似文献