基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法

来源 :农业机械学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：xiangshuhua

【摘要】

：

针对多机协同导航作业中本机前方的拖拉机识别精度低、相对定位困难,难以保障自主作业安全的问题,提出了一种基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法。该方法通过建立YOLO-ZED神经网络识别模型,识别并提取拖拉机特征;运用双目定位原理计算拖拉机相对本机的空间位置坐标。对拖拉机进行定点识别与定位试验,分别沿着拖拉机纵向、宽度方向和S形曲线方向测量拖拉机的识别与定位结果。试验结果表明:本文方法能够在3

【作者】

：

王亮翟志强朱忠祥李臻杜岳峰毛恩荣

【机构】

：

中国农业大学工学院,中国农业大学现代农业装备优化设计北京市重点实验室

【出处】

：

农业机械学报

【发表日期】

：

2020年S2期

【关键词】

：

拖拉机双目视觉深度学习目标识别目标跟踪 tractor binocular vision deep learning target identifica

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2017YFD0700400-2017YFD0700403)

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