基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究

发布时间：2019-01-20 16:01

【摘要】：为了克服农作物生长大面积遥感监测精度较低的缺陷,实现作物生长态势的自动化监测,提出了一种基于计算机视觉的自主导航作物生长监测车辆,从而有效地提高了作物生长监测的精度和自动化程度。该型自动化车辆通过导航标定线在田间对作物的生长状况进行实时跟踪监测,采用CCD数字摄像头对作物的生长状况进行图像采集,使用PC机对图像进行处理,并将图像利用通信技术传输到远程监控端,并根据图像特征数据建立了作物长势的监测和预测模型。为了验证其可行性,对作物的长势进行了实地测试,通过对叶面指数和作物生物量预测模型的测试表明:数据模型的实测值和理论值基本吻合,利用该方法可以建立多种作物的长势监测和预测模型,具有推广价值。
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of low precision of crop growth monitoring by remote sensing in large area and to realize the automatic monitoring of crop growth situation, a kind of autonomous navigation vehicle for crop growth monitoring based on computer vision was proposed. Therefore, the precision and automation of crop growth monitoring are improved effectively. The automatic vehicle uses navigation calibration line to track and monitor crop growth in the field in real time, uses CCD digital camera to collect the image of crop growth, and uses PC machine to process the image. The image is transmitted to the remote monitoring terminal by means of communication technology, and the monitoring and forecasting model of crop growth is established based on the image feature data. In order to verify its feasibility, the field test of crop growth was carried out. The test of leaf surface index and crop biomass prediction model showed that the measured value of the data model was basically consistent with the theoretical value. Using this method, the growth monitoring and forecasting model of many crops can be established, which is worth popularizing.
【作者单位】：重庆工程职业技术学院;
【基金】：重庆市教育委员会重点项目(1202086)
【分类号】：TP391.41;S562

【参考文献】

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【共引文献】

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5 刘涛;孙成明;仲晓春;高辉;梁秀梅;;计算机视觉在作物生产中的应用研究[J];农业网络信息;2013年02期

6 王丰元,孙壮志,周一鸣;计算机视觉摄影测量的数学模型[J];中国农业大学学报;1998年04期

7 张建平;计算机视觉在烟草行业中的研究及应用展望[J];烟草科技;1998年02期

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