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摘要:
分析了对路径识别影响较大的变光照环境、杂草环境和阴影环境对农业车辆导航路径的影响,提出一种实际环境中的农业车辆视觉导航研究方法,即先采用神经网络算法对农田环境进行自动分类,然后再相应的选择不同的路径识别方法进行处理.环境识别与分类试验结果证明,该方法能够提高农业车辆视觉导航系统的实用性和可靠性,导航环境的分类准确率为95%,单幅图像平均耗时23 ms.
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文献信息
篇名 农业车辆视觉实际导航环境识别与分类
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 农业车辆 视觉导航 实际环境 路径识别 神经网络
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 166-170
页数 5页 分类号 TP242.6
字数 4190字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛恩荣 中国农业大学工学院 158 2294 25.0 37.0
2 张小超 88 1882 26.0 39.0
3 王猛 中国农业大学工学院 12 156 5.0 12.0
4 宋正河 中国农业大学工学院 83 1302 19.0 33.0
5 赵博 52 394 12.0 18.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (34)
共引文献  (89)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (28)
同被引文献  (80)
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2020(18)
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研究主题发展历程
节点文献
农业车辆
视觉导航
实际环境
路径识别
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
月刊
1000-1298
11-1964/S
大16开
北京德外北沙滩1号6信箱
2-363
1957
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导