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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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针对果园道路无明显边界且道路边缘存在阴影、土壤和沙石干扰等问题，提出一种基于特征融合的果园非结构化道路识别方法。通过相机标定获取畸变参数对采集到的图像进行畸变矫正，并提出一种基于滤波与梯度统计相结合的动态感兴趣区域(ROI)提取方法对HSV颜色空间S分量进行ROI选取，采用最大值法将颜色特征与S分量多方向纹理特征掩膜相融合并进行二值化与降噪处理。根据道路边缘突变特征寻找特征点，并提出一种基于距离与位置双重约束的两级伪特征点剔除方法。为更好贴合非结构化道路不规则边缘，引入分段三次样条插值法拟合道路边缘，以此实现道路识别。试验结果表明，在晴天、阴天、顺光、逆光、冬季晴天和雨雪天气6种工况条件下，S分量、纹理图像和融合图像的平均纵向偏差均值分别为2.43、39.71、1.36像素，平均偏差率均值分别为0.99%、18.02%和0.54%,相较于S分量与纹理图像而言，使用本文方法构建的融合图像其平均纵向偏差与平均偏差率均得到有效减少。最小二乘法、随机采样一致性法(RANSAC)与分段三次样条插值法拟合边缘的平均偏差均值分别为2.64、3.16、0.66像素，平均偏差率均值分别为1.02%、1.... 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U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0～1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。 相似文献
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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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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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基于机器视觉的农田机械导航线提取算法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
随着科学技术的发展,精细农业已成为现代农业发展的主导方向。农业机械的自动导航技术是精细农业的关键技术之一,也是实施精准农业的基础。机器视觉由于其广泛实用性,已成为农田机械导航线提取的重要方法。目前,机器视觉自动导航线提取易受自然环境干扰,且在实时处理速度上有待提高。为此,研究了一种导航线提取算法,旨在简化图像处理,提高通用性。首先对CCD获取的彩色农田图像,使用改进的过绿色算法进行灰度化,得到目标区分较好的图像;然后使用改进的OTSU算法对图像进行分割,得到二值图像,再采用滤波、腐蚀、膨胀相结合的算法去除图像噪声;最后提取作物行骨架,拟合作物行直线并进行方向校正,计算相机偏差,为实时校正航向提供反馈信息。试验结果表明,该算法处理一幅图像所用时间在200ms左右,可满足农田机械实时导航的要求。 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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为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。 相似文献
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为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。 相似文献
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变化光照下树上柑橘目标检测与遮挡轮廓恢复技术 总被引：6，自引：0，他引：6
遮挡是自然场景中普遍存在的问题,为在变化光照条件下正确检测出自然环境中的树上成熟水果目标,从而为全天候的机械采摘提供运动参数,研究了基于彩色信息和目标轮廓整合的树上遮挡柑橘检测方法。在对自然光照条件下的可见光彩色图像进行颜色特征分析的基础上,建立了利用R-B色差图融合归一化RGB颜色空间的方法,对树上水果目标区域进行了初分割。然后提取R-B色差图的主边缘构造边缘片段集,根据边缘片段长度、弯曲程度以及凹凸性来选择有效边缘片段集,对每个有效边缘片段进行拟合,最后根据水果形状知识选择出有效拟合目标椭圆。根据对不同光照条件和遮挡程度的场景处理的结果表明,所提算法能有效恢复出树上存在遮挡的水果目标,最后遮挡轮廓恢复结果的相对误差为5.34%。 相似文献
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成熟期苹果树冠层器官异源图像配准 总被引：3，自引：0，他引：3
为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。 相似文献
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基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。 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
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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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激光测距在果树冠层三维重构中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机技术的发展和果园果树精细管理的现实需求,果树冠层的三维重构问题成为研究热点。本文采用激光传感器在不同高度对果树靶标冠层进行水平扫描测距;将从果树不同方位测得的探测点坐标进行坐标转换,得到同一坐标系下的果树冠层三维点云;采用插值法重构模型树冠层三维轮廓。试验结果表明重构的冠层轮廓较为准确地反映了果树的外形轮廓。本文研究为采用激光传感器测距技术进行果树冠层三维重构与体积测量提供了前期研究基础。 相似文献
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采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。 相似文献