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融合多源信息的果樹靶標(biāo)識別關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2021-06-16 14:13
  近年來,果園果樹對靶變量噴霧技術(shù)朝著越來越精確的方向發(fā)展,果樹靶標(biāo)探測設(shè)備從紅外線傳感器、超聲波傳感器,到攝像頭、激光雷達以及Kinect,對果樹樹冠特征信息的獲取更加精確和多樣化,不單單可以知道是否有果樹在噴霧機旁,還可以知道果樹與噴霧機的距離、果樹的高度寬度甚至樹葉密度、樹冠體積,但是每種技術(shù)都存在一些缺點,導(dǎo)致在實際的噴霧工作中無法很好地實現(xiàn)對靶變量噴霧。本文從分析各種傳感器的優(yōu)缺點出發(fā),提出了攝像頭與激光雷達相結(jié)合采集果樹樹冠信息,并將它們的數(shù)據(jù)進行融合的方法,彌補對方的缺點,達到在果樹樹冠圖像中去除隔行果樹影響的效果,從而對后續(xù)的精準(zhǔn)噴霧作出指導(dǎo)。1)多源信息采集方案及平臺設(shè)計。為了基于真實環(huán)境信息設(shè)計算法,設(shè)計了模擬果園環(huán)境的多源信息采集方案,需要采集不同光照強度下、平臺處于不同姿態(tài)下的靜態(tài)和動態(tài)的圖像數(shù)據(jù)、激光雷達點云數(shù)據(jù)、姿態(tài)數(shù)據(jù)。根據(jù)需求,設(shè)計并搭建了基于樹莓派的多源信息采集平臺,該平臺可以在靜止?fàn)顟B(tài)下或是勻速直線運動的狀態(tài)下采集同一時刻的圖像數(shù)據(jù)、激光雷達點云數(shù)據(jù)、平臺姿態(tài)數(shù)據(jù)、光照強度數(shù)據(jù)等,并將上述數(shù)據(jù)保存在文件中。2)提取圖像中果樹樹冠算法設(shè)計與試驗。在處理圖... 

【文章來源】:華南農(nóng)業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

融合多源信息的果樹靶標(biāo)識別關(guān)鍵技術(shù)研究


幼樹靶標(biāo)檢測裝置

示意圖,超聲波測量,樹冠,寬度


利用超聲波測量樹冠寬度示意圖

冠層,檢測系統(tǒng),超聲波,目標(biāo)體積


基于超聲波重構(gòu)果樹冠層檢測系統(tǒng)

【參考文獻】:
期刊論文
[1]果園仿形變量噴霧與常規(guī)風(fēng)送噴霧性能對比試驗[J]. 李龍龍,何雄奎,宋堅利,劉楊,王志翀,李進耀,賈曉銘,劉志雄.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(16)
[2]基于樹莓派2的微型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的可行性研究[J]. 田程,魯紹坤.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(10)
[3]基于變量噴霧的果園自動仿形噴霧機的設(shè)計與試驗[J]. 李龍龍,何雄奎,宋堅利,王瀟楠,賈曉銘,劉朝輝.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2017(01)
[4]基于K-means和近鄰回歸算法的Kinect植株深度圖像修復(fù)[J]. 沈躍,徐慧,劉慧,李寧.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2016(19)
[5]基于HSV空間顏色直方圖的油菜葉片缺素診斷[J]. 張凱兵,章愛群,李春生.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2016(19)
[6]基于機器視覺的果樹樹冠體積測量方法研究[J]. 丁為民,趙思琪,趙三琴,顧家冰,邱威,郭彬彬.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2016(06)
[7]基于RGB-D相機的果樹三維重構(gòu)與果實識別定位[J]. 麥春艷,鄭立華,孫紅,楊瑋.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2015(S1)
[8]基于多視角立體視覺的植株三維重建與精度評估[J]. 胡鵬程,郭焱,李保國,朱晉宇,馬韞韜.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2015(11)
[9]果園柔性對靶噴霧裝置設(shè)計與試驗[J]. 宋淑然,陳建澤,洪添勝,張丞,代秋芳,薛秀云.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2015(10)
[10]基于改進均值漂移算法的綠色作物圖像分割方法[J]. 伍艷蓮,趙力,姜海燕,郭小清,黃芬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2014(24)

碩士論文
[1]基于樹莓派的智能云灌溉系統(tǒng)研究[D]. 何江.蘭州理工大學(xué) 2017
[2]嵌入式水果自動分類系統(tǒng)研究與設(shè)計[D]. 王詩婷.華中師范大學(xué) 2017
[3]激光傳感器三維靶標(biāo)檢測系統(tǒng)的設(shè)計與研究[D]. 夏偉.江蘇大學(xué) 2016
[4]基于YCrCb色彩空間的人臉檢測算法的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 吳要領(lǐng).電子科技大學(xué) 2013
[5]K-均值聚類算法的改進及其應(yīng)用[D]. 梁燁煒.湖南大學(xué) 2012



本文編號:3233220

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