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基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法研究

中国农机化学报 2022年第10期43卷 167-175页

作者：冯凯王茂励何晓宁王东伟岳丹松初香港青岛农业大学机电工程学院山东青岛266000 曲阜师范大学网络空间安全学院山东曲阜276800

针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU... 详细信息

针对不同场景下的农机视觉导航路径提取方法适用性、抗干扰性差的问题,提出一种基于辅助线的农机视觉导航路径提取算法。首先,对均衡化处理后的农田图像采用1.8G-R-0.8B颜色模型进行灰度化,得到目标与背景区分明显的图像;其次,使用OTSU法阈值分割,对二值图像进行先开后闭运算的形态学处理方法去除图像噪声;最后,根据垂直投影法进行相应的辅助线处理,并结合改进的ROI方法提取感兴趣区域,确定导航定位点,进而最小二乘法将定位点拟合得到导航路径。仿真试验结果及对比表明:本文算法提取路径的欧式距离为1001.9,路径提取精度相对于传统Hough方法提高47.9%,且对高分辨率图像提取时间缩短79.6%,满足农机具导航路径提取的要求的同时且具有更高的普适性。

关键词：机器视觉辅助线垂直投影导航路径 ROI

基于语义分割的小麦收获机导航路径识别方法研究

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基于语义分割的小麦收获机导航路径识别方法研究

作者：张亚军昆明理工大学

学位级别：硕士

精准地识别小麦已收获区域与未收获区域边界,使小麦联合收获机沿着作物边界自主导航作业,极大地提高田间作业品质和作业效率,降低小麦联合收获机机手的劳动强度。现有基于机器视觉的小麦收获机导航路径识别算法,难以适应复杂多变的小麦... 详细信息

精准地识别小麦已收获区域与未收获区域边界,使小麦联合收获机沿着作物边界自主导航作业,极大地提高田间作业品质和作业效率,降低小麦联合收获机机手的劳动强度。现有基于机器视觉的小麦收获机导航路径识别算法,难以适应复杂多变的小麦收获环境,且模型大对算力要求高,难以在车载终端中快速运行。为此,本研究提出一种基于深度学习的语义分割的小麦收获机导航路径识别算法,可以从复杂环境中实现对目标区域的精准快速识别。主要研究工作如下:(1)构建了6种典型小麦收获区域场景的数据集。为使小麦收获机导航路径识别研究具有较好的普遍性,采集了强光、弱光、逆光、顺光、阴影、地块边缘等6种典型环境下的小麦收获区图像,使用Labelme软件对采集的图像进行标注,并将其制作成VOC格式的数据集,其中训练集为1396张、验证集为478张、测试集为478张。(2)研究了小麦收获区域场景下的基础语义分割模型轻量化设计。采用Mobilenet V2网络分别对Deeplabv3+、PSPNet、Unet三种主流基础语义分割模型进行了轻量化改进,并以平均交并比MIo U、交并比Io U、平均像素准确率MPA、像素准确率PA和视频图像分割速度FPS为评价指标,对其轻量化改进效果进行评价与分析。结果表明,基于Mobilenet V2网络的Deeplabv3+语义分割模型的语义分割效果最优,其MIo U、Crop Io U、MPA、Crop PA和FPS分别为92.7%、94.82%、94.5%、97.69%、6.2帧每秒。(3)基于Mobilenetv3对基础语义分割模型Deeplabv3+进行了二次优化设计与实现。在(2)的研究基础上,以Mobilenet V3-Large替换Mobilenet V2作为特征提取网络,以Leaky＿Re LU替换Re LU作为激活函数,对其结构进行裁剪;同时,将空洞卷积替换成深度可分离卷积,对Deeplabv3+网路解码器中的空间空洞卷积池化金字塔模块进行优化。经模型训练的对比分析知:小麦待收获区域分割精度和交并比分别为98.04%和95.02%,相比于优化前分别提升了0.35%和0.38%;视频图像处理帧率FPS为7.5帧每秒,为优化前的1.2倍。(4)实现了6种典型小麦收获场景下的导航路径精准快速识别。首先,利用(3)中训练好的语义分割模型对6种小麦收获场景图像进行分割,得出其分割掩码图;其次,通过水平扫描法提取分割掩码图中小麦收获机导航路径的关键信息点,然后利用多段三次B样条曲线拟合算法实现其导航路径的识别。经试验测试与分析知,导航路径识别的最大像素误差和平均像素误差分别为11.7像素、7.4像素,最大距离误差为62.8mm,平均距离误差37mm,视频流中每帧图像识别出导航路径的时间为0.15s。综上可知,本文提出的小麦收获机导航路径识别方法,能较好地适应各种常见的典型小麦收获场景,具有精度高、稳定性好、模型轻量化且运行速度快等优点,能较好地满足联合收获实时导航的工作需求,可为提升小麦收获机自主导航能力提供理论基础和技术支撑。

关键词： Deeplabv3+网络语义分割小麦收获机导航路径路径识别

线性时变模型预测控制器提高农业车辆导航路径自动跟踪精度

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农业工程学报 2017年第13期33卷 104-111页

作者：张万枝白文静吕钊钦刘正铎黄琛山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 山东省园艺机械与装备重点实验室泰安271018 山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子... 详细信息

为提高农业车辆导航路径自动跟踪精度,提出一种基于线性时变模型预测控制的路径跟踪方法。该方法将农业车辆非线性运动学模型线性化和离散化处理,作为控制器预测方程;建立以系统控制增量为状态量的目标函数,为防止无可行解,引入松弛因子;设计系统控制量、控制增量和状态量约束条件,并将目标函数求解转为带约束的二次规划问题;采用内点法进行求解,将求得的控制输入增量第一个元素作用于系统;重复以上过程,实现优化控制。基于Matlab/Simulink平台进行了模型预测控制器设计,并分别进行了导航坐标系下的直线和圆形路径跟踪试验。结果表明,所设计的控制器能够实现直线路径的完全跟踪(误差始终为0);跟踪圆形路径时,1 m/s时的横向平均跟踪误差为7.5 cm,3 m/s时的横向平均跟踪误差为10 cm;整个跟踪过程,前轮转角始终被限定在约束范围内。不同控制器参数下的仿真结果表明,增大预测时域和控制周期能够减小跟踪误差和前轮转角变化幅度,控制时域的变化对控制器路径跟踪响应速度影响较小。同时基于设计的模型预测控制器进行了场地试验。结果表明,试验小车以1m/s的速度跟踪直线路径时,横向最大误差均值为1.622 cm,横向平均误差均值为0.865 cm;跟踪圆形路径时,当行走速度低于1 m/s时,横向最大误差小于10 cm。

关键词：车辆控制机械化导航路径跟踪

基于根茬检测的秋后残膜回收导航路径提取方法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第4期51卷 1528-1539页

作者：李景彬杨禹锟温宝琴坎杂孙雯杨朔石河子大学机械电气工程学院新疆石河子832003 石河子大学水利建筑工程学院新疆石河子832003

针对秋后残膜回收作业视觉导航中的路径规划问题,提出一种作业路径提取方法。提取根茬、残膜和行间茎秆碎叶三类图片的颜色空间特征和纹理特征,按8∶2构成训练集和测试集;以检测根茬为目标,搭建随机森林模型对样本图片进行分类,通过特... 详细信息

针对秋后残膜回收作业视觉导航中的路径规划问题,提出一种作业路径提取方法。提取根茬、残膜和行间茎秆碎叶三类图片的颜色空间特征和纹理特征,按8∶2构成训练集和测试集;以检测根茬为目标,搭建随机森林模型对样本图片进行分类,通过特征重要性和相关性对特征进行降维,使用网格搜索确定随机森林模型的最优模型参数;基于根茬主干保持的直立特点,把检测到的每一个根茬上下顶点作为特征点,通过最小二乘法对所有特征点进行拟合即为作业导航线。试验结果表明,通过特征选择将30维特征降到16维,单幅图像处理时间从0.24 s降到0.16 s。在模型最优参数下,测试集准确率为92.5%。选取450幅10×20像素图片进行分类测试,准确率为91.8%,根茬检测准确率(敏感性)为90.7%。选择200幅ROI区域大小为100×200像素的田间作业图片进行导航线拟合试验,其包括不同天气、不同俯角以及非正常驾驶图片,成功拟合出171幅图像。该根茬检测方法具有较高的稳定性和准确性,可为不同作物根茬检测以及路径提取提供参考。

关键词：机器视觉残膜回收导航路径特征选择随机森林最小二乘法

识别阴影中智能车辆导航路径的神经网络方法研究

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公路交通科技 2002年第5期19卷 99-102页

作者：王荣本纪寿文郭克友徐友春吉林大学交通学院吉林长春130025

提出采用消阴影神经网络I和消阴影神经网络II来消除智能车辆导航图像中的阴影并识别出导航路径的方法。所开发的消阴影神经网络Ⅰ和Ⅱ均为 3层结构 ,分别是输入层、隐层和输出层 ,采用自适应线性单元优化了网络的隐层节点数 ,文中也介... 详细信息

提出采用消阴影神经网络I和消阴影神经网络II来消除智能车辆导航图像中的阴影并识别出导航路径的方法。所开发的消阴影神经网络Ⅰ和Ⅱ均为 3层结构 ,分别是输入层、隐层和输出层 ,采用自适应线性单元优化了网络的隐层节点数 ,文中也介绍了神经网络Ⅰ和Ⅱ的训练过程。在JLUIV 2型智能车辆上进行了实际路径识别试验 ,试验结果表明 :连续使用消阴影神经网络I和II可快速有效地消除导航图像中的阴影。

关键词：神经网络智能车辆导航路径视觉导航自动识别阴影智能交通系统

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振动异响源的导航路径设计

振动异响源的导航路径设计

基于标记分水岭算法的插秧机器人导航路径检测

2022中国汽车工程学会年会暨展览会

作者：张仕全张荣荣刘伟比亚迪汽车工业有限公司

在整车异响性能研究过程中,振动异响源的识别占据关键位置。但同时也是行业技术难题,迄今为止尚未在工程运用上发现有效的方案。本文从振动异响波形起振顺序的特点出发,通过三传感器组合设计并结合起振优先顺序判别理论,最终设计出振动... 详细信息

在整车异响性能研究过程中,振动异响源的识别占据关键位置。但同时也是行业技术难题,迄今为止尚未在工程运用上发现有效的方案。本文从振动异响波形起振顺序的特点出发,通过三传感器组合设计并结合起振优先顺序判别理论,最终设计出振动异响源的导航路径。此方法为二维平面上振动异响源的识别开辟了新的思路,同时也能推动了三维度空间同类问题的解决。本文中的理论方法为汽车行业振动异响问题的解决提供了良好基础。

关键词：振动异响导航路径传感器

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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中国农机化学报 2021年第7期42卷 142-147页

作者：白云龙傅彬史振华王健绍兴职业技术学院浙江绍兴312000

针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭... 详细信息

针对插秧机器人机器视觉导航路径检测鲁棒性差、受杂草和翻土影响严重的问题,提出一种基于标记分水岭算法的视觉导航路径检测方法。首先,采用灰度化处理、直方图均衡化和中值滤波对目标秧苗列和目标田埂进行预处理;然后,利用标记分水岭算法对识别目标进行图像分割,并通过均值法采集导航路径特征点集;最后,使用最小二乘法将特征点拟合成导航路径。试验结果表明,相比传统分水岭法和区域生长法,本文的导航路径检测方法具有最好的识别效果,在秧苗列和田埂上的检测精度分别达到93.4%和96.6%。

关键词：插秧机器人导航路径机器视觉标记分水岭算法

基于机器视觉的非结构化道路导航路径检测方法

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农业机械学报 2007年第6期38卷 202-204页

作者：赵颖孙群陈兵旗王书茂聊城大学汽车与交通工程学院副教授博士252059 山东省聊城市聊城大学汽车与交通工程学院中国农业大学工学院

针对视觉导航智能机器人,提出了一种非结构化道路导航路径的检测方法。以道路两边缘线的中间线作为导航路径,首先使用亮度分析的方法判断图像中道路的终止位置;然后采用基于扫描线上像素分布的分割方法提取出导航路径上的候选点;最后采... 详细信息

针对视觉导航智能机器人,提出了一种非结构化道路导航路径的检测方法。以道路两边缘线的中间线作为导航路径,首先使用亮度分析的方法判断图像中道路的终止位置;然后采用基于扫描线上像素分布的分割方法提取出导航路径上的候选点;最后采用基于一点的改进Hough变换方法提取导航路径的参数,进行非结构化道路的检测。经过对多幅图片的处理,证明该算法具有速度快、抗干扰能力强、准确性高等优点。

关键词：机器视觉非结构化道路导航路径改进Hough变换

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海上导航路径中的微分进化算法研究

舰船科学技术 2016年第6X期38卷 148-150页

作者：李菲阜新高等专科学校辽宁阜新123000

通过分析传统微分进化算法的优缺点,提出基于邻域变异的微分进化算法,在算法设计时利用全局最优向量和局部最优向量的结合形成最终的变异向量,并且在算法中加入抖动因子来增强其搜索查找能力。将此算法应用到海上导航路径规划中,实验证... 详细信息

通过分析传统微分进化算法的优缺点,提出基于邻域变异的微分进化算法,在算法设计时利用全局最优向量和局部最优向量的结合形成最终的变异向量,并且在算法中加入抖动因子来增强其搜索查找能力。将此算法应用到海上导航路径规划中,实验证明本文所设计的算法与传统的DE/best/1和DE/target-to-best/1相较,收敛速度慢,稳定性强。

关键词：导航路径微分进化邻域变异路径规划