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基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法 总被引：5，自引：0，他引：5
选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法.采用2G-R-B 法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线.试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向. 相似文献
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研究了农田非结构环境下,通过机器视觉提取导航线的处理算法.首先,根据农作物的特点提出了使用聚类的方法检测作业区域终点;其次,为避免噪声干扰,利用移动窗口检测二值图像白色像素的个数,确定导航路径区域;最后,使用改进的Hough变换提取导航线.实验表明,该算法可以准确提取绿色植物的行信息,处理一帧分辨率为320×240像素的彩色图像平均需要57.404ms,正确识别率达99%. 相似文献
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基于改进Hough变换的收获机器人行走目标直线检测 总被引：11，自引：2，他引：9
提出了基于改进随机Hough变换(RHT)的收获机器人行走目标直线检测算法.将摄像机安装在联合收获机的顶部,在收获过程中采集农田场景图像.根据已收获区域、未收获区域和非农田区域的不同颜色特征,利用统计分析和边缘检测,确定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,采用改进RHT完成直线检测.与传统的RHT相比,避免了无效采样和累积问题.经过对多幅图片的处理,证明算法能够有效检测出直线参数,且处理时间在200 ms左右. 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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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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复杂环境下自动导引车路径识别算法 总被引：2，自引：1，他引：1
为了快速准确提取复杂环境下的自动导引车(AGV)引导路标参数,提出一种基于先验知识的直线识别算法.根据视野和引导线结构特征将全图划分为若干子区域,确定子区域自适应阈值,利用前帧图像中的直线参数信息选择行列扫描方式,剔除干扰点并获得中线点集,然后采用带搜索角度限制和分区域非均匀采样的改进Hough变换得到直线参数,最后用交比定理对参数加以校正.试验表明本算法能在不同光照、反光、阴影下对路径进行有效识别,具有较好鲁棒性,处理分辨率为576×768的图像,每帧平均用时不超过90 ms,满足运行需要. 相似文献
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为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。 相似文献
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为了更好地实现三维CAD模型的有效重用,提出一种三维CAD模型距离-夹角形状分布检索算法。首先在CAD模型表面随机取点,计算任意两点构成的有向线段的距离和该有向线段与端点法向的夹角;然后以距离和夹角为坐标轴构建距离-夹角平面网格,统计网格中随机点出现的频次,从而构建模型的距离-夹角分布矩阵;最后采用Manhattan距离度量法计算矩阵的相似值,用以评价模型间的相似程度。实验结果表明,该算法可以较好地实现三维CAD模型检索,检索性能优于已有的形状分布检索算法,能够满足实际应用需求。 相似文献
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陈为 《拖拉机与农用运输车》2007,34(2):1-2,5
完美的造型必须具有统一性与变化性,因此“统一与变化”是拖拉机造型设计中必须遵循的法则。从变化中求统一,从统一中求变化,是获得拖拉机完美造型不可欠缺的两个方面。“变化中求统一”主要体现在线型的统一与协调、色彩的统一与协调和主要比例的统一与协调等3个方面。而“统一中求变化”主要体现在对比、突出重点等两方面。 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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针对轮式移动除草机器人移动路线向导航线的变道问题,建立了导航测量坐标系,并给出了相关的导航与测量算法。根据导航线与机器人移动路线的平行与相交,考虑到机器人转向受最小转弯半径的约束,分别提出不同的路径规划,并证明了两种路径都是最优路径。给出了最优路径中一些关键数据和特征点的测量与计算公式,以及沿最优路径移动的控制程序。两种最优变道路径规划方法可用于依靠前轮转向的任何车辆或机器人。 相似文献