基于机器视觉的自然环境中作物行识别及导航线提取

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简介：
本研究利用机器视觉技术，在复杂多变的自然环境中实现对作物行的有效识别，并成功提取出精准的导航参考线。通过优化算法和图像处理，为农业自动化设备提供高效、可靠的定位与导航解决方案。针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理过程中容易受到光照变化的影响以及常规导航线检测算法实时性和稳定性不足的问题，本段落提出了一种YCrCg颜色模型，并选择该模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理。在此基础上，采用二维直方图模糊C均值聚类法（FCM）对图像进行分割，并根据作物行的特点提出了基于直线扫描的作物行检测算法。具体来说，在这一方法中，将图像底边和顶边像素点作为直线端点，通过移动这些端点的位置生成不同斜率的直线。最终选择包含目标点最多的那条线段来确定作物行中心线。实验结果表明，在各种光照条件下使用YCrCg颜色模型进行图像分割能够有效识别出作物行；处理一幅分辨率为640像素×480像素的图片耗时约为16.5毫秒。此外，直线扫描算法能够在短时间内准确检测到导航线路，并且与最小二乘法、霍夫变换等其他方法相比具有更高的速度和更强的抗干扰能力。

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基于机器视觉的自然环境中作物行识别及导航线提取

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本研究利用机器视觉技术，在复杂多变的自然环境中实现对作物行的有效识别，并成功提取出精准的导航参考线。通过优化算法和图像处理，为农业自动化设备提供高效、可靠的定位与导航解决方案。针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理过程中容易受到光照变化的影响以及常规导航线检测算法实时性和稳定性不足的问题，本段落提出了一种YCrCg颜色模型，并选择该模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理。在此基础上，采用二维直方图模糊C均值聚类法（FCM）对图像进行分割，并根据作物行的特点提出了基于直线扫描的作物行检测算法。具体来说，在这一方法中，将图像底边和顶边像素点作为直线端点，通过移动这些端点的位置生成不同斜率的直线。最终选择包含目标点最多的那条线段来确定作物行中心线。实验结果表明，在各种光照条件下使用YCrCg颜色模型进行图像分割能够有效识别出作物行；处理一幅分辨率为640像素×480像素的图片耗时约为16.5毫秒。此外，直线扫描算法能够在短时间内准确检测到导航线路，并且与最小二乘法、霍夫变换等其他方法相比具有更高的速度和更强的抗干扰能力。

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