基于场景理解田间导航技术的研究

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随着智能农业机械技术的不断发展,作为重要组成部分的导航技术,成为了越来越多专家们的热点研究对象,其中导航线的提取是实现精准农业和自动导航的首要条件和关键所在。针对大多数农田场景均为非结构化的问题,本文提出了一种基于语义分割结果上的导航线提取新算法。在这项研究当中,本文使用微软公司所开发的Kinect 2.0深度RGB-D相机,以小麦田为研究对象,提出了一种将彩色信息和深度信息融合的HHG数据,实现语义分割级别上的场景识别,并在此结果上进行导航线提取的方法。本文主要的研究内容包括了:(1)数据采集和预处理。通过对采集的彩色数据和深度数据进行滤波、裁剪、灰度化、标注、增强、融合等预处理操作,从而加快后续神经网络的训练速度。(2)语义分割。本文在小麦田场景中在同一时间内采集了三种类型的数据,包括彩色数据、深度数据和三维点云数据,每一种数据类型都有707份数据。语义分割模型是从采集的所有数据图像中随机选取的508幅图像数据进行训练,剩余的作为测试集。使用全卷积神经网络(FCN)对融合图像数据中的小麦、地面和背景三种场景类型进行分割,最终得到95.4%的均交并比(MIOU,Mean Intersection over union)。(3)导航线的提取。根据语义分割结果是以不同颜色进行区分的特点,利用简单的颜色阈值提取出感兴趣区域,再在感兴趣区域部分以逐行扫描的方式找到边界线,进而推算出导航线。最终导航线检测的平均角度偏差为0.08°,平均距离偏差为0.047m。本文主要使用彩色数据和深度数据进行融合的HHG数据完成了导航线的提取,并添加了另外两种导航线提取的对比方法。实验结果表明,与对比方法相比,本文所提出的方法在相同的小麦田场景中能够更好地进行语义分割和导航线的提取,同时该方法对杂草压力具有很好的鲁棒性。
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