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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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基于最小二乘法的温室番茄垄间视觉导航路径检测 总被引：10，自引：0，他引：10
针对温室非结构作业环境和复杂背景下作业机器人路径识别检测问题开展研究。在HSI颜色空间分析番茄垄间道路图像在各分量的分布特性,提出了基于机器视觉的垄间加热管敏感区域提取方法,依据I分量直方图采用最大类间方差法进行图像自适应阈值分割,对分割后二值图像利用目标区域的边缘提取算法获得导航离散点簇。根据最小二乘法原理对导航离散点簇拟合得到2条加热管边缘线,在此基础上给出中心导航基准线检测算法,并针对光照不均和作物遮挡对导航路径检测进行了实验。实验表明,与Hough变换算法相比,该算法简单快速,对光照不均具有良好的鲁棒性,能够准确提取目标敏感区域的边缘信息,对不同遮盖率番茄垄间导航路径提取正确率达91.67%。 相似文献
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针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭算法对识别目标进行图像分割,并通过均值法采集导航路径特征点集;最后,使用最小二乘法将特征点拟合成导航路径。试验结果表明,相比传统分水岭法和区域生长法,本文的导航路径检测方法具有最好的识别效果,在秧苗列和田埂上的检测精度分别达到93.4%和96.6%。 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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在农机多行作业时,其作业效率主要受到导航精度和系统响应速度的制约。为了解决农机多行作业导航精度和时效性的问题,基于边缘检测方法和3D视频编码技术,引入了一种深度帧内编码方法,用于实时导航视频的获取,有效提高了导航的时效性和导航精度。在实时图像的垄位置标定和导航线提取时,基于特征点匹配计算量大、误匹配概率高及实时性不强的确定,提出了导航线检测的Sobel算子,有效提高了导航线获取的精度。最后,利用样机对快速导航系统进行了测试。测试结果表明:基于图像边缘检测和3D深度视频帧内编码的农机导航方法,可以实时准确地标定作物垄的导航线,满足了农机快速导航系统的设计要求。 相似文献
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基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。 相似文献
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基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测 总被引：6，自引：0，他引：6
针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。 相似文献
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以茶作物为对象,提出了一种基于视觉的作物行间行走路径规划方法。对实时彩色作物图像用2G-RB算法灰度化,分离作物和背景,通过固定阈值二值化图像,采用形态运算去除干扰。以区域内作物的比例变化为判别垄间垄头依据。对于垄间,利用漫水填充算法分离出垄沟,通过最小二乘法拟合导航线,得到垄间行走时候的导航控制参数;对于垄头,先分离出转弯一侧的作物,采用圆形模型拟合垄头处轮廓,通过拟合的圆来规划出转弯时候路径。试验结果表明:该算法能准确提取导航线,处理一帧图像约为150ms左右,可满足导航的要求。 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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基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取 总被引：4，自引：0，他引：4
为了准确检测水稻秧苗行中心线,提出了基于分区域特征点聚类的秧苗行中心线提取方法。采用2G-R-B特征因子和Otsu法分割秧苗和背景;通过分区域统计秧苗像素点分布提取秧苗行的候选特征点,利用特征点间近邻关系对特征点进行聚类,确定秧苗行数和各秧苗行的起始点;基于秧苗成行栽植特点引入“趋势线”,利用点到该直线的距离与距离阈值作比较,筛选出远离各行趋势线的点,并将其去除;对筛选后的每一行特征点用最小二乘法进行直线拟合,获取秧苗行中心线。实验结果表明,该算法具有较强的抗噪性能,提取秧苗行中心线的准确率达95.6%,与标准Hough变换和随机Hough变换算法相比,处理一幅分辨率为320像素×237像素的彩色图像平均耗时短,能够实现水田秧苗行中心线的准确提取,可为插秧机自主行走提供可靠的导航信息。 相似文献
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大田环境下小麦种植行的识别与定位对农机田间喷药和除草等任务的导航作业具有重要意义。以分蘖期和拔节期的冬小麦无人机可见光遥感影像为研究数据，结合深度语义分割和霍夫变换直线检测，提出了一种多生育期小麦种植行检测方法。采用SegNet深度语义分割提取小麦种植区域，克服传统检测方法对光照敏感的同时提高检测精度。基于霍夫变换的小麦种植行预检测结果，提出采用二分k均值聚类进一步提炼检测结果，以识别出小麦种植行区域的中心线。实验结果表明，对于分蘖期和拔节期的冬小麦图像，种植行直线平均位置偏差的绝对值分别为0.55、0.11 cm;平均角度偏差的绝对值分别为0.001 1、0.000 37 rad,检测精度与直线漏检率等指标都显著优于传统方法。研究结果为智能农机导航作业中的作物种植行检测提供了方法支持。 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
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基于机器视觉的谷物联合收获机行走目标直线检测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对谷物联合收获机视觉导航,提出基于改进Hough变换(HT)的谷物联合收获机行走目标直线检测算法.通过改进一维最大熵阈值分割方法,提高了阈值分割的速度;对二值图像通过行扫描和列扫描,确定了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,利用最小二乘直线拟合和直线终点位置确定了待检测直线上已知一点;利用改进HT完成直线检测,与传统的HT相比,将二元映射转换为一元映射,加快了算法速度、减少了空间占用和提高了抗干扰能力.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效地检测出直线参数,且处理时间在100 ms左右. 相似文献
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基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端设计 总被引：1，自引：0，他引：1
农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发,成本相对较高,不利于在农业生产中大规模推广等问题,设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端,用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中,DSP作为核心处理器,负责农作物的图像采集、作物行检测和导航线提取;MCU负责作业流程的管理、GNSS位置信息的接收、存储和转发以及向执行单元发送控制指令等。针对导航终端中所涉及的串口、网络以及CAN总线之间的通信问题,制定了相应的协议规范;按照系统集成优化设计方法,构建了农机具视觉导航终端系统,保证了系统运行稳定性;对图像进行预处理后,采用基于边缘检测和扫描滤波的导航线检测算法提高了农机具导航线检测的精度和处理效率;针对农田玉米中耕锄草试验,设计了导航线算法适应性试验、偏移量测试试验和系统对比试验。结果表明：系统能够较好地适应有杂草和株数稀疏等农田环境下的测试工作;对偏移量检测的平均误差为1.29 cm,最大误差为4.1 cm;对比PC端和ARM端的导航算法运行速度,系统具有较好的实用性和经济可行性。 相似文献
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机器视觉的农业导航路径规划是精准施药的关键,而作物行提取是其准确识别作物行路径的基础。为此,以玉米为研究对象,提出了一种基于最小相切圆原理和形态学相结合的作物行检测算法。首先在室外田间环境下采集生长早中期的玉米作物行图像,选择作物行比较规整的图像进行处理;其次,利用改进的超绿灰度化(1.8R-G-B)算法对玉米作物行图像进行灰度化处理,大大减少了噪声的干扰,通过中值滤波基本消除了噪声;然后,运用Otsu阈值算法获取了玉米作物行的二值图像。由于作物行呈线型,在此基础上,采用5×1像素的线型结构元素和3×3像素的方形结构元素两者相结合的方法对二值图像进行腐蚀、膨胀运算,并采用提出的最小相切圆与形态学结合的方法提取中央玉米作物行的骨架并进行中央作物行直线的拟合。实验表明:该算法能提供准确的位置信息,且对作物行边缘噪声具有较强的抗干扰能力,对进一步研究精准施药提供了参考依据。 相似文献
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针对大田作物行特征复杂多样,传统作物行识别方法鲁棒性不足、参数调节困难等问题,该研究提出一种基于特征工程的大田作物行识别方法。以苗期棉花作物行冠层为识别对象,分析作物行冠层特点,以RGB图像和深度图像为数据来源,建立作物行冠层特征表达模型。运用特征降维方法提取作物行冠层的关键特征参数,降低运算量。基于支持向量机技术建立作物行冠层特征分割模型,提取作物行特征点。结合随机抽样一致算法和主成分分析技术建立作物行中心线检测方法。以包含不同光照、杂草、相机位姿的棉花作物行图像为测试数据,运用线性核、径向基核和多项式核的支持向量机分类器开展作物行冠层分割试验;对比分析典型Hough变换、最小二乘法和所建作物行中心线检测方法的性能。结果表明,径向基核分类器的分割精度和鲁棒性最优;所建作物行中心线检测方法的精度和速度最优,航向角偏差平均值为0.80°、标准差为0.73°;横向位置偏差平均值为0.90像素,标准差为0.76像素;中心线拟合时间平均值为55.74ms/f,标准差为4.31ms/f。研究成果可提高作物行识别模型的适应性,减少参数调节工作量,为导航系统提供准确的导航参数。 相似文献