【摘 要】
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针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制
【机 构】
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中国农业大学工学院,中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0700100),广东省重点领域研发计划项目(2019B090922001)
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针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法,在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后,进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的
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