农业工程论文_基于双目视觉的田间作物高度和收
文章摘要:为实现收获机无人驾驶自适应调控，提出一种基于双目视觉对田间作物高度和收割边界信息进行提取的方法。利用双目相机获取三维数据，基于RANSAC算法拟合初始地面平面，结合IMU计算作业实时平面，根据点到平面的距离将三维数据转换为对应的实际高度。提出一种改进的结合密度峰聚类和K均值聚类的方法对高度数据分类，同时基于归一化彩色图像分割作物上部区域，融合高度分类和彩色图像分割结果，实现作物高度信息的提取。利用高度数据序列和模型函数的互相关性提取收割边界点，基于最小二乘法拟合边界直线，根据当前边界线预测下一帧数据边界点的候选范围，由收割边界直线计算航向偏差和横向偏差。实验表明，该方法可以有效提取作物高度和收割边界信息，高度检测平均绝对误差为0.043m，边界识别正确率93.30%，航向偏差平均角度误差为1.04°，横向偏差平均绝对误差为0.084m，对联合收获机无人驾驶自适应调控有应用价值。
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