典型文献
面向自动驾驶农机的农田地头边界线检测系统
文献摘要：
农田地头环境感知与识别是农机自动驾驶系统实用化的瓶颈与关键技术.为此,以约翰·迪尔1204拖拉机为试验平台,在自动导航系统AMG-1102基础上,加装双目立体相机,构建农田地头边界线检测系统.针对较为典型的灰度突变型地头图像,提出相应的地头边界线检测方法,将图像沿水平方向平均分成8个区域,求解每个区域的位置特征点,采用稳健回归法提取地头边界.田间试验结果表明:算法能够快速准确地检测出地头边界线,并能较好地适应地头边界线的倾斜情况,平均每帧图像检测时间为0.32s,准确率均值为96.2％,能够满足实际农田作业生产需求.
文献关键词：
农机自动驾驶;地头边界线检测;机器视觉;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
乔榆杰;杨鹏树;孟志军;王侨;刘卉
作者机构：
首都师范大学 信息工程学院, 北京 100048;国家农业智能装备技术研究中心, 北京 100097
文献出处：
引用格式：
[1]乔榆杰;杨鹏树;孟志军;王侨;刘卉-.面向自动驾驶农机的农田地头边界线检测系统)[J].农机化研究,2022(11):24-30
A类：
地头边界线检测,稳健回归法
B类：
田地,环境感知,感知与识别,农机自动驾驶,自动驾驶系统,实用化,约翰,拖拉机,试验平台,自动导航系统,AMG,加装,双目,灰度,突变型,平均分,位置特征,特征点,田间试验,快速准确,图像检测,检测时间,32s,田作,机器视觉,图像识别
AB值：
0.278398
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