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公开(公告)号:CN109685815A
公开(公告)日:2019-04-26
申请号:CN201910004726.5
申请日:2019-01-03
申请人: 安徽农业大学
CPC分类号: G06T7/11 , G06T5/002 , G06T7/70 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30188
摘要: 本发明公开了基于图像处理的玉米行间的路径规划方法,采集田间早期玉米行间图像。根据田间环境信息,采用K-means颜色聚类算法,分割玉米与非玉米背景;运用图像二值化进一步划分玉米与非玉米背景,并通过膨胀腐蚀去除噪点;采用matlab工具Training Image Labeler对样本图像具有叶片尖端特征的目标进行标定,进行玉米叶片尖端集中训练;利用卷积神经网络Faster-rcnn检测获取障碍点;在去噪后图像的基础上采用人工势场法规划玉米行间路径。本发明根据当前的玉米田间环境图像,采用图像处理、计算机视觉技术,从中识别出图像中的玉米行间路径,为后续的农业机械自动导航技术提供有效的指导画面。
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公开(公告)号:CN108182703A
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201711329701.X
申请日:2017-12-13
申请人: 安徽农业大学
摘要: 本发明公开了一种基于水敏试纸定量的测量方法和系统,所述方法包括:对水敏试纸的预设区域进行图像采集,得到目标图像;对目标图像进行分割,得到二值化图像;对二值化图像中雾滴数量进行统计,得到初步雾滴;通过置信区间和可信度法对初步雾滴进行雾滴重叠分析,得到最终雾滴,如此,针对雾滴在沉积后对于雾滴的检测,减少杂散光以及杂志的干扰,并对图像处理得到的雾滴在水敏试纸雾滴粒径估算结果,最终实现基于水敏试纸雾滴径的半定量图像检测,减少误差,提高雾滴检测效率。
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