基于Kinect的植株特征检测技术研究

发布时间：2022-07-14 10:21

　　植株特征的检测特别是其三维信息的获取,对于农业植株栽种和管理等活动的研究具有非常重要的意义。现阶段大力推崇的实时传感器设备（如激光传感器,机器视觉系统等）虽然检测精度高,但是相比较而言其设备的价格较高且维护起来困难。而Kinect传感器设备具有体积较小、成本较低和质量轻等优点,在农业实时传感器的检测应用方面得到了广泛的关注。本研究利用Kinect实时传感器能够同时获取场景的彩色图像和深度距离图像的特点,扫描获取场景中盆栽植株的RGB信息和深度距离信息,并对获取的图像和数据进行了进一步的研究。主要的研究内容与结论如下所示三个方面:（1）利用Kinect传感器设计植株检测平台。静态图像获取平台包括基于Kinect传感器的图像获取系统,Kinect数据端通过数据线连接至PC机,软件通过配置有Kinect接口控制文件的MATLAB软件进行图像数据的获取和存储并进行处理。动态模拟车载植株检测平台采用了滑块可动滑台进行试验,以达到喷雾机等机器直线行走的效果,该平台包括滑台组成系统、滑台控制系统以及图像获取处理和数据信息检测系统,试验在室内日光灯条件下,获取的图像满足植株树木特征检测的要求。（2）提... 

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 植株特征检测技术研究现状
        1.2.2 Kinect图像处理和数据修复研究现状
        1.2.3 植株三维特征检测技术的研究现状
    1.3 研究主要内容
    1.4 研究路线与组织结构
第二章 基于Kinect的植株颜色图像和深度图像获取
    2.1 Kinect传感器技术介绍
        2.1.1 Kinect组成结构
        2.1.2 Kinect工作原理
        2.1.3 Kinect彩色和深度图像
    2.2 图像数据获取平台设计
        2.2.1 静态图像获取平台
        2.2.2 动态模拟车载植株检测平台
    2.3 本章小结
第三章 植株图像数据处理和特征检测
    3.1 基于彩色图像的深度数据预处理
        3.1.1 彩色图像RGB分割与处理
        3.1.2 K-means聚类算法
        3.1.3 深度数据预处理
    3.2 基于K近邻算法的深度数据修复
        3.2.1 Kinect深度数据图像分析
        3.2.2 K近邻算法的深度数据修复
    3.3 植株数据处理分析和检测效果
        3.3.1 彩色图像处理试验
        3.3.2 深度图像数据处理
        3.3.3 植株彩色和深度图像检测
    3.4 本章小结
第四章 Kinect传感器的植株图像动态检测
    4.1 动态图像获取
        4.1.1 模拟车载速度与帧速的选取
        4.1.2 速度与图像获取关系
    4.2 动态图像获取和深度数据处理
        4.2.1 动态图像获取
        4.2.2 深度数据处理
    4.3 植株图像动态检测效果
        4.3.1 动态图像获取效果与速度的关联性
        4.3.2 动态图像检测效果
    4.4 本章小结
第五章 植株冠层三维数据测量
    5.1 三维冠层数据测量
        5.1.1 植株树木深度距离测量
        5.1.2 植株树木冠层水平投影面积
    5.2 数据准确性分析
        5.2.1 纸箱特征检测数据准确性
        5.2.2 植株特征检测数据准确性
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 创新点
    6.3 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的论文及申请的专利


【参考文献】：
期刊论文
[1]使用Kinect传感器的油菜叶片面积测量方法[J]. 徐胜勇,黄伟军,周俊,许卓群,吴太晖,樊一尘.  中国油料作物学报. 2017(01)
[2]基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复[J]. 沈跃,徐慧,刘慧,李宁.  农业工程学报. 2016(19)
[3]Kinect传感器的植株冠层三维数据测量[J]. 刘慧,徐慧,沈跃,李宁.  农业现代化研究. 2016(05)
[4]基于Kinect传感器的温室植株绿色与深度检测方法[J]. 沈跃,徐慧,刘慧,李宁.  中国农机化学报. 2016(08)
[5]基于机器视觉的葡萄采摘点三维空间定位系统的研究[J]. 宋西平,李国琴,罗陆锋.  江苏农业科学. 2016(07)
[6]基于Kinect传感器的猕猴桃果实空间坐标获取方法[J]. 王滨,陈子啸,傅隆生,苏宝峰,崔永杰.  农机化研究. 2016(05)
[7]基于实时传感器的精密变量喷雾发展概况[J]. 刘慧,夏伟,沈跃,李宁,徐慧.  中国农机化学报. 2016(03)
[8]荔枝采摘机器人双目视觉的动态定位误差分析[J]. 叶敏,邹湘军,罗陆锋,刘念,莫宇达,陈明猷,王成琳.  农业工程学报. 2016(05)
[9]基于三维坐标数据的烟草植株叶曲线拟合研究[J]. 段涛,侯彤瑜,郭焱,杨宇虹,马韫韬,徐照丽.  中国烟草学报. 2015(06)
[10]Kinect获取植物三维点云数据的去噪方法[J]. 何东健,邵小宁,王丹,胡少军.  农业机械学报. 2016(01)



本文编号：3660942