典型文献
基于梯度下降和角点检测的玉米根茎定位导航线提取方法
文献摘要：
针对玉米根茎图像信息,提出一种在拔节期后玉米大田环境下快速、精准提取导航基准线的新方法.首先利用2G-B-R和最大类间方差法分割图像,并利用形态学处理提高图像质量,对去噪图像像素按列累加获取垂直投影.传统峰值点法在寻找特征点时需要设定阈值,耗时长且伪特征点多,因此提出一种基于梯度下降的特征点寻找方法,利用某点沿梯度下降的方向求解极小值从而求得特征点.根据角点检测原理,利用特征点像素各个方向梯度变化不同剔除伪特征点,解决了传统算法异常点过多、错误剔除玉米根茎定位点等问题,最终采用随机采样一致算法拟合导航线.试验结果表明,与传统算法相比该算法能够很好的适应复杂环境,实时性强,即使在缺苗、杂草等情况下仍具有很强的鲁棒性,平均处理准确率为92.2％,处理一帧分辨率为1280像素×720像素的图像平均耗时为215.7 ms,该算法为智能农业化机械在玉米田间行走提供了可靠的、实时的导航路径.
文献关键词：
农业机械;机器视觉;导航;梯度下降;角点检测;根茎定位
中图分类号：
作者姓名：
宫金良;孙科;张彦斐;兰玉彬
作者机构：
山东理工大学机械工程学院,淄博255049;山东理工大学农业工程与食品科学学院,淄博255049
文献出处：
引用格式：
[1]宫金良;孙科;张彦斐;兰玉彬-.基于梯度下降和角点检测的玉米根茎定位导航线提取方法)[J].农业工程学报,2022(13):177-183
A类：
根茎定位
B类：
梯度下降,角点检测,定位导航,导航线提取,图像信息,拔节期,大田,精准提取,基准线,2G,最大类间方差法,形态学处理,图像质量,去噪,像素,累加,垂直投影,峰值点,特征点,极小值,检测原理,方向梯度,梯度变化,传统算法,异常点,点过,定位点,随机采样,复杂环境,缺苗,杂草,一帧,ms,智能农业,农业化,玉米田,田间,航路,农业机械,机器视觉
AB值：
0.383278
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