現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展,要求作業(yè)效率更高,作業(yè)質(zhì)量更優(yōu),作業(yè)成本更低。這在農(nóng)業(yè)機(jī)械方面,要求其具有越來(lái)越高的自動(dòng)化、智能化水平,農(nóng)業(yè)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。農(nóng)業(yè)機(jī)器人在農(nóng)業(yè)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主作業(yè),首先需要農(nóng)業(yè)機(jī)器人能夠理解農(nóng)業(yè)環(huán)境,獲取場(chǎng)景知識(shí)。本文通過(guò)視覺(jué)傳感器獲取農(nóng)業(yè)環(huán)境場(chǎng)景信息,構(gòu)建了一種以超像素作為圖像處理單元、通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)融入圖像空間上下文信息的圖像分割分類算法,主要內(nèi)容和結(jié)論如下：針對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境場(chǎng)景不確定性和模糊性的特點(diǎn),提出了通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)融入圖像空間上下文信息,提高圖像分割分類算法的精確性。針對(duì)以單一像素作為圖像處理單元容易受噪聲影響、且算法效率低下的問(wèn)題,提出了以超像素作為圖像處理單元,并定義了鄰域超像素。介紹了一種梨園場(chǎng)景分割的算法。首先,將已標(biāo)記的場(chǎng)景圖像分割為超像素,將超像素的特征向量和標(biāo)記的類別作為樣本整合到類別數(shù)據(jù)庫(kù)中,然后,利用條件隨機(jī)場(chǎng)模型對(duì)未標(biāo)記超像素的特征向量和空間關(guān)系進(jìn)行建模,最后,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練獲取模型參數(shù),利用最大后驗(yàn)邊緣準(zhǔn)則對(duì)未標(biāo)記超像素進(jìn)行類別推理。將本算法與最近鄰算法分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,本算法對(duì)梨園場(chǎng)景中的光照不均勻分布、雜草隨機(jī)分布、田頭場(chǎng)景內(nèi)容突變等情況都具有很... 

【文章來(lái)源】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題的背景及意義
    1.2 基于視覺(jué)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人場(chǎng)景推理研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 概率圖模型在圖像識(shí)別中的研究現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文介紹
第二章 概率圖模型
    2.1 概述
    2.2 無(wú)向概率圖模型
        2.2.1 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)
        2.2.2 條件隨機(jī)場(chǎng)
        2.2.3 馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)與條件隨機(jī)場(chǎng)的對(duì)比
    2.3 條件隨機(jī)場(chǎng)模型的實(shí)現(xiàn)
        2.3.1 模型選擇
        2.3.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
        2.3.3 模型推理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于條件隨機(jī)場(chǎng)的梨園場(chǎng)景分割
    3.1 概述
    3.2 類別數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建
        3.2.1 超像素分割及其鄰域描述
        3.2.2 樣本獲取與特征向量
        3.2.3 增量式整合策略
    3.3 模型選擇
        3.3.1 一元?jiǎng)菽?br>        3.3.2 二元?jiǎng)菽?br>    3.4 模型訓(xùn)練
    3.5 模型推斷
    3.6 結(jié)果分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)及導(dǎo)航場(chǎng)景地形推理試驗(yàn)
    4.1 概述
    4.2 農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)介紹
        4.2.1 基于立體視覺(jué)的地形類別信息獲取
        4.2.2 農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析
        4.2.3 導(dǎo)航路徑的提取
        4.2.4 基于Ackerman轉(zhuǎn)向原理的轉(zhuǎn)速分配
    4.3 導(dǎo)航場(chǎng)景地形推理試驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.3.1 農(nóng)業(yè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航場(chǎng)景地形推理試驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.2 軟件設(shè)計(jì)
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與研究建議
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    5.3 研究建議
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3337937