典型文献
用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别
文献摘要：
为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法.首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度(S)通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别.并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验.果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°.移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm.该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础.
文献关键词：
机器视觉;图像处理;导航;深度图像;图层融合;果树行识别
中图分类号：
作者姓名：
刘思瑶;王晓燕;陈相安;侯秀宁;姜泰;谢鹏飞;张学敏
作者机构：
中国农业大学工学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]刘思瑶;王晓燕;陈相安;侯秀宁;姜泰;谢鹏飞;张学敏-.用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别)[J].农业工程学报,2022(08):152-160
A类：
图层融合,果树行识别,法果
B类：
动态图,灰度梯度,能量模型,果园,机器视觉,视觉导航,复杂环境,环境干扰,彩色图像,深度图像,图像分割,视觉识别,识别算法,立体视觉,视觉系统,灰度值,动态融合,融合图像,纹理特征,特征图像,梯度特征,基于模型,小原,行树,树干,面交,交点,特征点,直线拟合,别试,移动作业平台,台视,平均偏差,行行,最大偏差,自动导航系统,研究与优化
AB值：
0.233772
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