基于机器视觉的玉米根茎导航基准线提取方法

发布时间：2018-12-28 11:16

【摘要】：提出一种在大田环境下快速、精确提取中晚期玉米行中心线作为农业机器人导航基准线的新方法。改进了传统的2G-R-B算法,实时地获取植株绿色特征。根据玉米垂直投影图生成根茎轮廓特点并采用峰值点检测算法生成玉米根茎候补定位点,再对候补定位点进行二次判别,提取玉米根茎定位点。利用最小二乘法对已知特征点进行拟合,得到作物行线。求取左右行斜率后,计算出实际需要的导航基准线。实验结果表明,与其它算法相比,处理一幅700像素×350像素的彩色图像平均耗时小于185 ms,实时性好。在多种环境下生成的导航基准线准确率在90%以上,有较强的鲁棒性,为农业自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在中后期玉米大田中的自主行走提供了一种可靠的导航方法。
[Abstract]:A fast and accurate method for extracting the centroid of middle and late corn row as the navigation datum of agricultural robot in the field environment is presented in this paper. The traditional 2G-R-B algorithm is improved to obtain the green feature of plant in real time. According to the characteristics of maize vertical projection map to generate rhizome contour and the peak point detection algorithm was used to generate maize rhizome alternate position points, and then the alternate location points were identified twice to extract the maize rhizome location points. The known characteristic points were fitted by the least square method, and the crop line was obtained. After calculating the left and right slope, the actual navigation datum is calculated. The experimental results show that compared with other algorithms, the processing time of a 700 pixel 脳 350 pixel color image is less than 185 ms, in real time. The accuracy of navigation datum generated in various environments is more than 90%, which has strong robustness. It provides a reliable navigation method for the autonomous walking of agricultural automatic guidance vehicle (Automated guided vehicle,AGV) in corn field in the middle and late stage.
【作者单位】： 安徽农业大学工学院;中国科学技术大学工程科学学院;
【分类号】：S224.3

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