【摘 要】
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中国是水稻种植大国,种植面积占全球水稻种植面积的18.4%左右,年产量占全球水稻产量27.6%,在全球水稻产量中居于首位。在水稻生产中,由于水田泥土松软、质地不均匀、插秧机驾驶员调控不恰当等原因,导致秧苗的田间分布不规整,使田间管理机械在后续的作业过程中不可避免地压苗、伤苗,限制了田间管理机械的发展和应用。因此,本研究提出基于深度神经网络模型的秧苗行线提取算法,并搭建了嵌入式平台,以期为插秧机提供
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中国是水稻种植大国,种植面积占全球水稻种植面积的18.4%左右,年产量占全球水稻产量27.6%,在全球水稻产量中居于首位。在水稻生产中,由于水田泥土松软、质地不均匀、插秧机驾驶员调控不恰当等原因,导致秧苗的田间分布不规整,使田间管理机械在后续的作业过程中不可避免地压苗、伤苗,限制了田间管理机械的发展和应用。因此,本研究提出基于深度神经网络模型的秧苗行线提取算法,并搭建了嵌入式平台,以期为插秧机提供一套可靠性高、实时性能好的辅助驾驶导航视觉系统,使插秧机实时跟随邻行苗带线作业,以实现田间秧苗规整分布。本文的主要研究内容和结论如下:（1）构建水稻秧苗图像样本数据集分析了插秧机辅助驾驶导航视觉系统的技术要求,进行了图像样本采集系统硬件选型;设计了摄像头安装减振机构;根据摄像头成像原理,并综合分析了插秧机-秧苗-摄像头位置关系,搭建了水稻秧苗田间图像样本视觉采集平台;采集了不同时间段、不同光照强度和角度的田间水稻秧苗图像样本,通过基于作物冠层的标定方式进行人工标注,得到数据量大且样本多样性的水稻秧苗数据集。（2）建立秧苗识别与定位模型选用深度卷积神经网络作为秧苗识别与定位的方式,在Faster R-CNN神经网络架构下,分别采用3个卷积特征提取网络和2种训练方式训练得到水稻秧苗深度识别模型,优选出最佳的特征提取网络和训练方式;对选用的模型进行训练参数优化试验,确定最佳的训练参数组合。试验结果表明,以VGG＿CNN＿M＿1024网络作为秧苗卷积特征提取模型,采用联合训练方式进行秧苗识别模型训练,训练参数组合中样本批量为256、初始学习率为0.005时,识别精准度为89.8%,识别速度为118ms/幅,实时性能系数为0.81,满足导航系统性能要求。（3）提出基于深度神经网络模型的水稻秧苗行线提取算法通过训练后的深度神经网络模型识别图像中的秧苗,采用了凝聚型层次聚类法对识别的秧苗进行行聚类,依据线性回归法对目标行的秧苗进行中心线拟合提取,确定插秧机水平位移导航参数和航向角导航参数,并进行误差分析。结果可知:航向角参数的组间平均绝对误差为0.60°,误差范围在0.45～0.67°之间,其RMSE为0.07°;初始点水平参数的组间平均绝对误差4.75像素（约10.39mm）,组间误差范围在3.30-6.58像素（约7.22-14.39mm）之间,其RMSE为1.16像素（2.54mm）;与经典绿色作物行线分割提取算法进行对比,试验表明本研究算法具有更优的精准度和鲁棒性。（4）开发嵌入式平台系统针对苗带线提取方法特性以及嵌入式开发调试需求,选用基于GPU运算加速器的Jetson TX2开发板作为算法嵌入平台;在平台上搭建了嵌入式操作系统Linux for Tegra;并在系统中部署了OpenCV、VisionWorks计算机视觉与图像处理工具,以及CUDA、Cu DNN以实现算法在GPU上加速运算。在嵌入式平台上进行了算法移植与优化,并进行识别精准度与执行速度测试,测试结果表明:该优化后算法在嵌入式平台上识别精度为89.3%,图像运算速度为77ms/幅,实时性能系数为0.879,满足插秧机高速作业情况下辅助导航视觉系统的实时性能要求。
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