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基于最小错误率贝叶斯决策的苹果图像分割 总被引：7，自引：5，他引：7
为了实现苹果分级完全自动化，对苹果图像的分割进行了研究。依据最小错误率贝叶斯决策理论，提出了一种基于最小错误率贝叶斯决策的图像分割方法。从图像的直方图中估计出服从正态分布的不同类别参数，对图像中每一像素点进行不同类别判断。通过对多幅图像试验，取得良好的分割结果。试验结果表明，该方法无须滤波而具有良好的抑制噪声的能力，在图像分割中是一种可行的方法。 相似文献
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自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。 相似文献
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基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。 相似文献
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改进圆形Hough变换的田间红提葡萄果穗成熟度判别 总被引：1，自引：5，他引：1
针对田间环境下红提葡萄果穗成熟度人眼判断效率低且易误判的问题,该研究采用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法和最大类间方差(Otsu)法分别对葡萄果穗图像背景分割以找到最佳分割效果,采用圆形Hough变换识别葡萄果粒,并开发了可判别葡萄果穗成熟度的算法。研究结果表明,不论顺光、逆光或者与田间背景相似的绿色果穗,KNN法可实现良好的背景分割,然后圆形Hough变换法在边缘阈值和灵敏度分别取0.15和0.942时,识别葡萄果粒的准确率可达96.56%。在此研究基础上,采用该研究开发的葡萄果穗成熟度判断算法,可根据颜色将果粒划分不同成熟度等级,并实现对果穗成熟度判别,判别准确率为91.14%。该研究结果可为果农适宜期收获葡萄及自动化采摘提供重要指导。 相似文献
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基于机器视觉的玉米精准施药系统作物行识别算法及系统实现 总被引：5，自引：9，他引：5
识别作物行中心线并实现喷药喷头的自动对准是精准施药系统实现的关键技术。为克服作物行识别算法的单一性和适应性不强的缺点,该文以生长早中期的玉米图像为研究对象,利用改进的过绿特征法和改进的中值滤波算法分割出作物行,减少处理时间和去除噪声;然后在行提取时只保留包含作物行信息的中间作物行,通过随机Hough变换检测出作物行中心线,并根据世界坐标与图像坐标的转换和相对距离得到偏差信息:最后实现了系统的硬件搭建并给出了实际运行效果。不同图像的试验和处理结果表明,该算法在背景分割、作物行提取和偏差信息获取方面具有一定的优势,可适用于不同作物及不同视野图像的作物行算法识别,对精准施药的研究具有一定的参考价值。 相似文献
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基于语义分割的非结构化田间道路场景识别 总被引：2，自引：2，他引：0
环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。 相似文献
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融合K-means与Ncut算法的无遮挡双重叠苹果目标分割与重建 总被引：2，自引：7，他引：2
重叠苹果目标的准确分割是采摘机器人必须解决的关键问题之一。针对现有重叠苹果目标分割方法不能保留重叠部分轮廓信息的问题,提出了一种无枝叶遮挡的双果重叠苹果目标分割方法。该方法首先利用K-means聚类算法进行图像分割以提取苹果目标区域,然后利用Normalized Cut(Ncut)算法提取苹果目标轮廓,以实现未被遮挡苹果目标完整轮廓的准确提取,最后利用Spline插值算法对遮挡的苹果目标进行轮廓重建。为了验证算法的有效性,对20幅无枝叶遮挡双果重叠的苹果图像进行试验,并将该算法与寻找2个有效凹点用其连线分割重叠苹果目标,把分离的2个轮廓分别用Hough变换重建轮廓的方法进行对比。试验结果表明,对于图像中未被遮挡的苹果目标,利用该研究算法的平均分割误差为3.15%,提取的苹果目标与原始图像中苹果目标的平均重合度为96.08%,平均误差比Hough变换重建算法低7.73%,平均重合度高9.71%,并且该研究算法能够很好地保留未被遮挡苹果目标的完整轮廓信息,提高了分割精度。对于重叠被遮挡的苹果目标,平均分割误差和平均重合度分别为5.24%和93.81%,比Hough变换重建算法的平均分割误差低11.35%,平均重合度高12.74%,表明该算法可以较好地实现重叠被遮挡苹果目标的轮廓重建,研究结果可为实现枝叶遮挡影响下的多果重叠目标分割与重建提供参考。 相似文献
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基于显著性检测与改进Hough变换方法识别未成熟番茄 总被引：10，自引：10，他引：0
通过自动识别自然环境下获取果实图像中的未成熟果实,以实现自动化果实估产的目的。该文以番茄为对象,根据视觉显著性的特点,提出了使用基于密集和稀疏重构(dense and sparse reconstruction,DSR)的显著性检测方法检测未成熟番茄果实图像,该方法首先计算密集和稀疏重构误差;其次使用基于上下文的重构误差传播机制平滑重构误差和提亮显著性区域;再通过多尺度重构误差融合与偏目标高斯细化;最后通过贝叶斯算法融合显著图得到DSR显著灰度图。番茄DSR灰度图再经过OTSU算法进行分割和去噪处理,最终使用该文提出的改进随机Hough变换(randomized hough transform,RHT)圆检测方法识别番茄果簇中的单果。结果显示,该文方法对未成熟番茄果实的正确识别率能达到77.6%。同时,该文方法与人工测量的圆心和半径的相关系数也分别达到0.98和0.76,研究结果为估产机器人的多种果实自动化识别提供参考。 相似文献
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改进Hough变换的农作物病斑目标检测方法 总被引：5，自引：5，他引：0
为了能够快速、准确地对农作物病斑进行图像检测,该文根据病斑的形态特点,提出一种基于边缘检测与改进Hough变换的病斑目标检测方法。该研究根据不同种类的病害图像,采用R、G、B或者之间的差值分量确定病斑的特征图像,采用边缘提取、修复、过滤等方法获取病斑轮廓。对Hough变换的应用策略进行改进,采用边缘线编码,每个病斑根据自身形态确定变换的参数,并采用对应的圆形对病斑边界进行拟合,从而对病斑进行检测,同时对病斑边界进行有效识别。以90幅不同种类农作物病害图像为研究对象,对病斑进行类圆目标检测,检测圆拟合精度为87.01%,圆心定位误差为4.44%。结果表明,该方法能够快速、准确地对类圆病斑进行检测,同时对病斑边界有较好的识别效果。 相似文献
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红枣收获机视觉导航路径检测 总被引：7，自引：6，他引：1
针对新疆地区骏枣与灰枣枣园的收获作业,该研究提出一种红枣收获机枣树行视觉导航路径检测算法。通过枣园图像固定区域中B分量垂直累计直方图的标准差d与最小值f的关系对枣园种类进行自动判断。针对灰枣枣园,首先采用色差法与OTSU法对图像进行灰度化与二值化处理,然后进行面积去噪与补洞处理,在处理区域内从上向下逐行扫描,将每行像素上像素值为0的像素点坐标平均值作为该行候补点的坐标,并将所有候补点坐标的平均值作为Hough变换的已知点坐标,最后基于过已知点的Hough变换拟合导航路径;针对骏枣枣园,在处理区域内通过垂直累计R分量的方法确定扫描区间,然后在扫描区间内从上到下逐行扫描,将每行像素上R分量值最小的像素点作为该行的候补点,并将所有候补点的坐标平均值作为Hough变换的已知点,最后使用过已知点的Hough变换拟合导航路径。试验结果表明:对于灰枣枣园与骏枣枣园,该算法的路径检测准确率平均值分别为94%和93%,处理1帧图像平均耗时分别为0.042和0.046s,检测准确性与实时性满足红枣收获机作业要求,能够自动判别枣园种类进行作业,可为实现红枣收获机自动驾驶提供理论依据。 相似文献
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作物行检测是一个难题，回顾了国内外的研究情况。针对农田作物种植和作物早期生长的特点，为了检测作物行位置，提出了一种基于标记信息的Hough提取作物行方法。该方法分别用直方图法和最大类间方差法二值化图像后，经过8连通区域标记后据其面积属性去除噪声，然后再经一次标记后找出各标记作物的重心点坐标，最后通过Hough变换检测过重心点的直线，即到得到过作物行的中心线，试验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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为了解决干果仓储过程中智能叉车行驶过程的障碍物误检问题,该文提出一种基于车速与转向角的智能叉车障碍物动态检测方法。智能叉车通过车载激光传感器实时获取车身位姿和周围环境信息,并结合所建立的叉车运动几何模型,形成基于水平和倾斜激光测距传感器扫描面的双面融合障碍物动态检测方式,使得智能叉车的障碍物检测区域随车速及转向角动态变化。试验结果表明:水平扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为50.00%,矩形方法误检率为10.00%;倾斜扫描测距传感器的试验中,该文方法未出现误检情况,而扇形方法误检率为30.77%,矩形方法误检率为69.23%。该文方法的警情预测与实际相符,以水平扫描测距传感器为主,倾斜扫描测距传感器为辅,能够检测到的障碍物最低高度约为31mm,有效解决了智能叉车在仓库中的障碍物误检问题,较传统障碍物检测方法更适用于仓储运输,提高了智能叉车在仓库中的机动性和安全性。该研究可为体型较大的仓储智能运输车辆的障碍物检测方法提供参考。 相似文献
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基于GF遥感数据纹理分析识别制种玉米 总被引：3，自引：3，他引：0
仅利用多时相遥感数据识别作物,其精度难以满足制种玉米识别的实际需求。该文针对制种玉米种植特点,利用国产GF遥感数据,构建了制种玉米遥感识别方法。首先利用多时相国产卫星GF-1 WFV数据,依据研究区作物的物候历,构建各地类EVI时序曲线,提取玉米种植区域;进一步利用抽雄期的GF-2 PAN数据,以田块为对象,通过Sobel边缘检测算子,提取作物纹理信息,并利用Hough变换检测制种玉米田块中的条带状纹理信息,最终提取出制种玉米。该文以新疆维吾尔自治区奇台县坎尔孜乡为研究区,对该文构建的方法进行试验验证,试验结果显示,制种玉米识别精度为90.0%,Kappa系数为0.80。该文不但拓宽了中国国产遥感数据的应用领域,同时也为中国玉米制种监管提供了新的技术支撑。 相似文献
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为了实现智能小车在各种不同的路径下稳定高效的进行图像导航,该文以自主设计了满足于设施农业用的四轮独立驱动的高地隙小车作为平台,采用TI公司的TMS320DM642高性能数字多媒体处理器为核心处理器,建立了识别路径的视觉检测系统,实现了对多种路径标识的实时采集和图像显示,提出了用于实际路径检测的图像处理的改进算法,包括利用2G-R-B颜色特征识别绿色植物、中心线法提取路径、双折线拟合的Hough变换提取路径、多折线拟合的Hough变换提取路径等,以实现小车的自主导航。试验结果表明所开发的路径识别与跟踪控制系统能对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,系统适应性好、抗干扰能力强,稳定性高、实时性好,满足无人控制的农田作业需求,节省劳动力,提高生产效率。该研究可为应用于田间作业的高地隙小车的路径识别与跟踪控制系统设计提供参考。 相似文献
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蟹塘中不定期放置不同类型、不同大小的养殖装置影响无人作业船的自动巡航作业,为了提高无人作业船的工作效率和安全性,该研究提出一种改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测模型,并结合深度相机对蟹塘障碍物进行定位。改进模型从平衡检测速度和检测精度的角度出发,首先将ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络,大幅缩减模型体积;其次在不增加计算量的同时引入SENet注意力机制,加强对蟹塘障碍物目标的特征感知;接着将SPPF模块改进为SPPFCSPC模块,增强不同尺度下蟹塘障碍物的检测效果;最后采用SIoU损失函数加速模型收敛,提高检测的准确性。改进模型结合RealSense D435i深度相机获取的彩色图像对障碍物进行检测,并得到障碍物中心点在蟹塘坐标系下的三维坐标和障碍物的投影宽度。试验结果表明,改进模型对竹竿、蟹笼、增氧机3类障碍物具有良好的区分度和识别效果,与原始YOLOv5s模型相比,改进模型的参数量和计算量分别减小了62.8%和80.0%,模型大小仅为5.5 MB,单张图像的检测速度达15.2 ms,检测速度提升了44.5%,平均精度均值（mean average prec... 相似文献
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基于区域生长均值漂移聚类的苗期作物行提取方法 总被引：4，自引：4，他引：0
为解决传统机器视觉方法检测苗期作物行时不同作物种类、不同生长背景和不同作物行数导致的作物行提取精度低的问题,该研究提出一种基于区域生长和均值漂移聚类的苗期作物行提取方法。首先,通过Lab颜色空间中a、b双颜色分量最大熵法选取最优阈值进行图像分割;其次,通过垂直投影获取均值漂移的聚类窗口带宽,均值漂移时以聚类窗口边缘为种子点进行区域生长来归类和标记每一行作物,之后遍历所有作物行获取聚类中心点;最后,通过最小二乘法拟合聚类中心点得到作物行直线。试验结果表明,该方法对大蒜、玉米、油菜、水稻和小麦5种作物的苗期作物行提取精度较高,5种作物的平均行识别率为98.18%,平均误差角度为1.21°,每张图片的平均处理时间为0.48 s。该方法的作物行提取性能明显优于Hough变换方法,为田间环境多因素影响下的苗期作物行提取提供了一种更具鲁棒性的方法。 相似文献