一种弯曲果园道路的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种弯曲果园道路的检测方法，包括以下步骤：根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征，使用有限差分算子提取图像边缘，再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声，实现道路边缘点提取；提出多项式函数描述直线和弯曲道路，使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点，以估计多项式函数的参数，实现果园道路检测。本发明专利技术在光照变化、阴影和遮挡背景的影响下，能有效地提取果园道路边缘点，并能正确地拟合道路以实现道路检测，该方法能够满足导航系统的鲁棒性和实时性要求，保证了视觉导航系统进行果园道路检测的有效性。

Method for detecting curved Orchard Road

The invention discloses a method for detecting a bending Orchard Road, which comprises the following steps: according to the orchard road color distribution features and geometry features, using finite difference operator for image edge extraction, and then use the gray value contrast constraint and Hof line detection in noise removal, road edge extraction; proposed polynomial function to describe the straight and bending the road, using the improved random sample consensus algorithm and edge linear least squares fitting way, in order to estimate the parameters of polynomial function and the realization of Orchard Road detection. The present invention in the influence of illumination change, shadow and occlusion background, can effectively extract the orchard road edge points, and correctly fitting road to realize road detection, this method can satisfy the robustness and real-time requirements of the system, to ensure the validity of the visual navigation system of Orchard Road detection.

【技术实现步骤摘要】
一种弯曲果园道路的检测方法
本专利技术具体涉及一种弯曲果园道路的检测方法。
技术介绍
农业采摘机器人是近年来农业发展的一个方向，果园道路检测技术是农业采摘机器人实现自主导航的关键技术。果园里的道路是一种不规则的小路，具有路窄、凸曲、不对称性，以及路面多杂草、落叶等特点，同时经常受光照变化干扰，这些不确定因素使许多算法难以正确检测果园道路，严重制约自然环境下作业的采摘机器人的移动范围，为此要求具备鲁棒性的果园道路检测算法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种弯曲果园道路的检测方法。一种弯曲果园道路的检测方法，包括以下步骤：S1：根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征，使用有限差分算子提取图像边缘，再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声，实现道路边缘点提取；S2：提出多项式函数描述直线和弯曲道路，使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点，以估计多项式函数的参数，实现果园道路检测。进一步的，有限差分算子提取图像边缘的方法如下：假定表示图像在像素点(x,y)处的灰度值，其方向向量可以用有限差分来计算：；；点(x,y)的梯度幅值为；边缘被定义为图像梯度幅值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种弯曲果园道路的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征，使用有限差分算子提取图像边缘，再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声，实现道路边缘点提取；S2：提出多项式函数描述直线和弯曲道路，使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点，以估计多项式函数的参数，实现果园道路检测。

【技术特征摘要】
1.一种弯曲果园道路的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征，使用有限差分算子提取图像边缘，再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声，实现道路边缘点提取；S2：提出多项式函数描述直线和弯曲道路，使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点，以估计多项式函数的参数，实现果园道路检测。2.根据权利要求1所述的弯曲果园道路的检测方法，其特征在于，有限差分算子提取图像边缘的方法如下：假定表示图像在像素点(x,y)处的灰度值，其方向向量可以用有限差分来计算：；；点(x,y)的梯度幅值为；边缘被定义为图像梯度幅值是局部最大的点，只需对图像梯度幅值进行阈值分割，且进行非极大值抑制以细化边缘。3.根据权利要求1所述的弯曲果园道路的检测方法，其特征在于，灰度值对比度约束的方法如下：灰度值对比度约束：；对于左边缘：；；对于右边缘：；；式中，指道路的平均灰度值；指背景的平均灰度值；w指道路的像素宽度；是与对比度相关的大于零的常数，取值0.3-0.5。4.根据权利要求1所述的弯曲果园道路的检测方法，其特征在于，霍夫直线检测的方法如下：1）将参数空间离散化为累加单元A(m,n)，m和n分别等于和的离散值的数量，参数取值范围为和。5.常数和根据左边缘(或右边缘)的斜度来确定，D是图像子区域对角之间的距离；2）取的步长为5°，对子区域中的每个边缘点(x,y)...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：南宁市正祥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45