【摘 要】
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针对联合收割机视觉导航的实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析了小麦收割视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过霍夫变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收割机田间收割小麦进行导航
【机 构】
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中国农业大学工学院,北京 100083; 广西工学院汽车系,柳州 545006 中国农业大学工学院
【出 处】
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2012中国农业机械学会国际学术年会
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针对联合收割机视觉导航的实时性及鲁棒性要求,采用了基于达芬奇平台的路径识别算法实现方案.在分析了小麦收割视频图像纹理度量的基础上,提出了基于改进平滑度纹理特征的视觉导航路径识别算法.该算法利用水平方向上图像平滑度纹理特征,把原亮度图像转换成水平方向平滑度图像,然后采用自适应阈值分割图像的边界点,最后通过霍夫变换确定视觉导航的路径.为验证该算法在达芬奇平台的运行效果,对联合收割机田间收割小麦进行导航试验.结果表明:算法运行实时性高,识别路径平均速度可达28.6fps;算法鲁棒性好,对多种环境下的路径识别有较好的适应性;算法运行稳定可靠,持续运行时间无限制.
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