一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法技术

一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，属于农业机械自动化的技术领域，包括：进行果园行间道路分割；对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系；在二值化处理后的果园行间道路分割图像中选取n行，并获取所选取行中果园行间道路左、右边界点y坐标值；分别计算所选取的n行道路中心点，并计算道路中心点的平均位置;将计算所得的道路中心点平均位置添加至列表中；判断列表D_List长度等。本发明专利技术基于分割的果园行间道路图，选取道路行并提取所选取道路行的道路边缘及道路中心点坐标数据，融合Cox

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法


[0001]本专利技术公开一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，属于农业机械自动化的


技术介绍

[0002]果品产业是劳动密集型产业，果园喷药、采摘等均需要大量的劳动力投入，劳动生产率低，劳动力不足等问题严重制约果品产业发展，为促进果品产业的良性发展，农机智能化是未来发展的必然之路。定位、自主导航和避障技术是农机智能化的重要组成部分：中国专利文献CN113280820A基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法与系统，提出了一种基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法，利用语义分割方式对果园路径进行提取并扫描路径边缘左右边界点，利用左右边界点加权平均值提取果园视觉导航路径。中国专利文献CN114413892A一种新型果园机器人组合导航方法，提出了一种融合惯性导航与GPS导航的果园机器人组合导航方法；中国专利文献CN111983637A一种基于激光雷达的果园行间路径提取方法与CN111539473A一种3D激光雷达的果园行间导航线提取方法均提出了基于激光雷达通过检测果树树干的路径提取方法；中国本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，其特征在于，包括：步骤S1：果园机器人在行间行进过程中通过摄像头获取果园行间道路图像，并利用深度学习的语义分割方法进行果园行间道路分割；步骤S2：对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系；步骤S3：在二值化处理后的果园行间道路分割图像中选取n行，并获取所选取行中果园行间道路左、右边界点y坐标值；所述二值化处理后的果园行间道路分割图像行的选取方法为以图像最下沿一行为第1行，依次向上按固定间隔m选取一行，共选取n行；所述所在行果园行间道路左边界点y坐标值获取方法为自左向右扫描图像像素值，第一个像素值为255的点为果园行间道路左边界点，记录其y坐标值为，其中i为所在选取的n行中的行号；所述所在行果园行间道路右边界点y坐标值获取方法为自右向左扫描图像像素值，第一个像素值为255的点为果园行间道路右边界点，记录其y坐标值为，其中i为所在选取的n行中的行号；步骤S4：分别计算所选取的n行道路中心点，并计算道路中心点的平均位置;所述所选取行中道路中心点的计算方法为：（I）；所述道路中心点的平均位置计算方法为 (II)；步骤S5：将计算所得的道路中心点平均位置添加至列表中；所述道路中心点平均位置添加至列表D_List方法为将添加至D_List的最末端；步骤S6：判断列表D_List长度：若长度小于N，则返回S1；若等于N，则继续向下运算；若大于N，则删除列表D_List中第一个数，将列表D_List中N个数记作；步骤S7：若N为偶数，则将列表D_List数据分为N/2组,;若N为奇数，则将列表D_List数据分为组,；步骤S8：计算每组数两值的差S，若N为偶数，记录N/2组数中两值差为正值的个数，负值个数；若N为奇数，记录组数中两值差为正值的个数n
pos
,负值的个数n
reg
;所述每组数两值的差S计算方法为 (III)；步骤S9：利用计算P值：其中，在公式（IV）中，；步骤S10：利用计算所得的及P值计算趋势：若大于并且P值小于0.05时...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚明华，穆元杰，李乔宇，
申请(专利权)人：山东省农业科学院，
类型：发明
国别省市：