【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31971800）； 国家重点研发计划智能机器人重点专项（2019YFB1312304）；
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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。
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