江苏大学学报(自然科学版)

作者：赵学观1,2,马伟1,2,高原源1,臧云飞3,何义川4,王秀1,2

单位：1. 北京农业智能装备技术研究中心, 北京 100097; 2. 国家农业智能装备技术研究中心, 北京 100097; 3. 山东理工大学 农业工程与食品科学学院, 山东 淄博 255000; 4. 新疆农垦科学院, 新疆 石河子 832000

关键词：作物行识别, 导航, 逆透视变换, 机器视觉, 条播作物

基金：国家"十三五"重点研发项目（2016YFD020060403）

根据条播作物田间作业的对行要求,提出了一种新的作物行检测方法.首先通过选取透视图像中底部区域进行垂直投影,获得透视图像中作物行的边缘点并进行逆透视变换,然后基于逆透视变换算法消除图像几何失真,利用骨化算法求取逆透视图像中作物行的骨架线交点集,在逆透视变换图像中根据边缘点对骨架线交点集进行划分,最后对交点集分类后的作物行进行拟合,以获取不同的作物行.通过对300幅不同生长条件下的小麦作物行图像进行识别试验,其行识别拟合结果表明:作物行拟合的平均误差为2.136 7°,标准差为1.024 3°,平均耗时为0.364 7 s,能够满足实时工作要求.

来源：2019年第6期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看江苏大学学报(自然科学版)杂志2019年第6期