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基于改进K均值特征点聚类算法的作物行检测 总被引：1，自引：0，他引：1
精准施药是现代精准农业发展不可或缺的一部分,而准确地提取作物行是进行精准施药的关键环节。为此,以苗期的玉米为研究对象,提出一种基于改进K均值特征点聚类算法的作物行检测方法。该方法根据距离函数最值关系求出最佳聚类数目,再依据点密度大小和邻域半径确定初始聚类中心,减少了迭代次数,提高了算法的执行效率和划分效果。首先,采用改进的超绿法(1.27G-R-B)进行灰度化和Otsu方法进行二值化,得到作物行的二值图像;然后,利用左右边缘中间线算法提取作物行特征点;最后,采用改进K均值算法和最小二乘法对作物行中心线特征点进行聚类和直线拟合。试验数据表明:提出的改进K均值特征点聚类算法识别效果好,精确度高,可为精准施药提供理论依据。 相似文献
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一种快速剔除伪分枝的作物行骨架提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
作物行骨架线的提取是机器视觉导航的基础,准确提取作物行骨架也是精准施药系统中一个至关重要的研究方向。为了克服传统骨架提取算法中的背景单一、存在较多的冗余分支及不连续等缺点,以农田作物行为研究对象,提出一种形态学细化和伪分支剔除相结合的实用型骨架提取算法。首先对采集到的作物行原图像通过灰度、滤波、阈值分割操作使其转化为二值图像;然后将二值化后的作物行图像先细化为单像素宽度的骨架线,再采用端点追踪法追踪伪分支骨架,而后剔除追踪的毛刺或无关枝杈,保证了骨架的单一性和圆滑性,提高了作物行检测的精度。通过与拓扑细化法和最大圆盘骨架提取算法比较,本文算法不但在去除冗余骨架的同时能保持自身良好的拓扑性和稳定性,而且能去除多余的毛刺状分支,同时表明该算法具有较强的稳定性和抗干扰能力。 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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自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别 总被引：12，自引：0，他引：12
针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。 相似文献
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基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法 总被引：11，自引：0，他引：11
提出了一种基于最小二乘法的早期作物行中心线检测算法.利用G-R颜色特征因子分割作物与背景.根据作物与杂草的长度属性去除部分杂草噪声,应用垂直投影法动态检测作物行数,并提取作物行中点为特征点,获得特征点图像.利用特征点间的邻近关系对特征点进行分类,对归类后的特征点进行两次最小二乘法拟合,得到作物行中心线.对于有作物缺失的作物行,采用统计条形区域内特征点数量的方法判别检测结果的可信度.实验结果表明,算法能克服杂草和作物缺失的影响,实时地提取小麦、玉米和大豆作物行,平均每幅图像处理时间小于150 ms. 相似文献
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基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于最小二乘法的早期作物行中心线检测算法。利用G-R颜色特征因子分割作物与背景。根据作物与杂草的长度属性去除部分杂草噪声,应用垂直投影法动态检测作物行数,并提取作物行中点为特征点,获得特征点图像。利用特征点间的邻近关系对特征点进行分类,对归类后的特征点进行两次最小二乘法拟合,得到作物行中心线。对于有作物缺失的作物行,采用统计条形区域内特征点数量的方法判别检测结果的可信度。实验结果表明,算法能克服杂草和作物缺失的影响,实时地提取小麦、玉米和大豆作物行,平均每幅图像处理时间小于 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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基于RANSAC算法的植保机器人导航路径检测 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现植保机器人精准自主导航和提高路径检测的精度、可靠性,提出一种基于RANSAC算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用超绿灰度化法和最大类间方差法进行图像分割;继而结合形态学操作与动态面积阈值滤波算法滤除干扰;最后,在垄行的边缘中,根据均值法提取特征点,采用RANSAC算法剔除离群点后由最小二乘法进行直线拟合,以提高导航路径的检测精度。实验表明,与Hough变换相比,本文垄行中心线检测方法具有更高的检测精度,导航路径的检测率可达93.8%,比未使用RANSAC算法提高了18.8个百分点。 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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喷杆式施药机对行喷雾控制系统设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有大田喷杆式施药机喷雾过程中喷头无法精准对行喷施造成农药浪费的问题,基于机器视觉技术设计了喷杆式施药机对行喷雾控制系统。该系统包括作物行中心线位置提取上位机软件和电动喷杆控制系统,利用工业相机获取作物行RGB图像,采用G-RTG-BT算法及形态学处理实现作物行分割,基于改进的垂直投影法获取作物行中心线,利用坐标系转换实现将作物行中心线位置信息转化为喷杆横向偏移量,并经RS2 3 2串口传输至ATMega1 6控制器,控制推杆电机带动喷杆在滑轨上左右移动,借助位移传感器实时监测喷杆移动距离,以实现作物行追踪和对行喷雾控制。实验室和田间试验表明:改进的作物行中心线提取算法平均耗时12.51ms,喷杆横向偏移量计算误差小于0.44cm;电动喷杆右移最大误差0.3cm,左移最大误差0.5cm;小车速度为0.26m/s时,对倾角为5°、10°、15°模拟作物行的最大对行误差分别为3.22、2.86、2.51cm;小车速度为0.2 4 m/s,最大偏移1 4.0 2 cm时,对田间玉米幼苗的对行喷雾最大误差为4.8 6 cm,为实现作物行追踪和对行喷雾控制提供了一种有效的解决方案。 相似文献
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以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。 相似文献
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传统农田除草采用田间统一定量均匀喷洒,导致了除草剂浪费和环境污染问题。智能变量喷施能够保护环境和提高作物产量,是促进农业可持续发展战略的重要途径。为此,对经典的杂草监测参数进行改进并提出了正态分布下最小错误率的贝叶斯决策以实现精确变量喷施。首先对农田图像进行灰度化、二值化及去噪等预处理;然后依据作物行中心线对农田图像进行网格单元的划分,并在网格单元格内提取改进的杂草监测参数;最后将贝叶斯决策分为两个阶段:线下阶段利用改进的杂草监测参数数据库计算正态分布参数,线上阶段根据改进的杂草监测参数实现正态分布下最小错误率的贝叶斯决策,从而为变量喷施提供决策依据。实验结果表明:正态分布下最小错误率的贝叶斯决策正确率可达92%,与BP算法和SVM算法相比决策正确率相对较高。 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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基于机器视觉边缘检测的园林喷药机器人导航线提取 总被引：1，自引：0，他引：1
导航路径的精确拟合是园林机器人自动化导航的关键,针对现有园林喷洒机器人仍是人工操作为主的现象,提出一种基于视觉边缘检测的导航路径拟合算法,用于指导园林喷药机器人的自动化导航。首先利用“化曲为直”的思想,截取拍摄图像的最后200像素行作为感兴趣区域;其次提出一种针对园林道路的灰度化因子,对图像进行灰度化处理;然后对图像进行行扫描,根据噪声和道路在几何学上的差异,设定宽度阈值T,快速检测出道路边缘;根据检测出的边缘点,计算道路边缘点的均值拟合出边界线;最后,根据道路顶点坐标,计算出梯形道路的中轴线方程提取出导航线,为园林机器人导航提供参数。试验结果表明该算法处理一幅图像平均耗时53 ms,误差在0.6°内,可见本文所提算法可以满足实时性要求,且算法鲁棒性好、准确性高,为园林喷药机器人的自动化导航提供理论依据。 相似文献
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作物数字图像获取与长势诊断的方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
数字图像在作物信息采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势,被广泛应用于作物生长诊断方面。以往研究集中在作物图像分析技术,对图像获取手段和获取系统的技术要求等论述较少。从建立作物图像获取系统的角度出发,在分析作物图像颜色、分辨率、格式和文件存储空间大小的基础上,总结了常用作物图像获取及分析技术在作物监测方面的应用。结果表明,作物水分及营养状况诊断多采用图像颜色特征分析的方法,常用RGB和HIS颜色模型,作物图像可以在自然光照条件下获取,镜头距离地面或作物的距离、拍摄角度、图像分辨率和图像存储格式并无定规,可用JPEG格式来存储图像,节省大量的图像存储空间。土壤和杂草等背景的识别、病虫害特征提取等方面采用颜色特征、多光谱图像、纹理特征和形状特征等方法,图像颜色分辨率从288×352像素到3 072×2 304像素可使识别目标达到80%～95%。图像分辨率高的识别效果好,但是程序用时长,图像文件占用空间大,影响图像传输速度和诊断的实时性。因此获取图像时要根据图像应用的具体情况来选择合理的图像分辨率。 相似文献