基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为精确识别和定位玉米行间杂草,满足基于机器视觉的变量施药系统喷施要求,提出了一种基于行宽的多行玉米行间杂草识别算法.该算法以垂直拍摄的3叶期3行玉米田间图像为研究对象,利用YIQ颜色空间中的Q分量灰度化田间彩色图像,以降低自然光源对图像的影响;通过建立实际田间玉米行宽与图像玉米行宽的映射关系,将3叶期玉米行的宽度映射到对应图像中,并确定基于识别率和运算速度的覆盖范围;以具有一定宽度的玉米行作为识别基准,减小未连通叶片区域的误识别率,提高对杂草识别的精度.从识别精度和速度2方面与基于作物行中心线识别算法进行了对比.研究结果表明,对于3叶期3行玉米田间图像,杂草正确识别率可达89.2%,速度为197 ms.本算法有效地提高了行间杂草识别的精度和速度,能够初步满足基于机器视觉的变量施药系统对大田玉米多行喷施的工作要求.
推荐文章
基于位置特征的行间杂草识别方法
杂草
识别
位置特征
图像处理
玉米行间导航线实时提取
农业机械
机器视觉
导航
玉米
植保机
动态ROI
实时识别行间杂草的机器视觉系统
机器视觉
图像处理
实时识别
行间杂草
基于位置特征的穴间杂草快速识别算法
杂草识别
位置特征
图像处理
变量喷雾
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于行宽的玉米行间杂草识别算法
来源期刊 中国农业大学学报 学科 农学
关键词 玉米 杂草识别 行宽 YIQ颜色空间 Hough变换
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 165-171
页数 分类号 TP391.41|S451.22
字数 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 祁力钧 中国农业大学工学院 61 1322 20.0 34.0
2 王俊 33 484 13.0 21.0
3 张建华 中国农业大学工学院 51 869 16.0 28.0
4 黄士凯 中国农业大学工学院 2 114 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (52)
参考文献  (12)
节点文献
引证文献  (15)
同被引文献  (43)
二级引证文献  (45)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(10)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(7)
2008(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(11)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(8)
2017(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2018(14)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(10)
2019(18)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(13)
2020(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
玉米
杂草识别
行宽
YIQ颜色空间
Hough变换
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
中国农业大学学报
月刊
1007-4333
11-3837/S
大16开
北京海淀区圆明园路2号
1955
chi
出版文献量(篇)
4344
总下载数(次)
6
总被引数(次)
55117
论文1v1指导