基于小波多分辨率分解的农田障碍物检测

• 作者: 康锋 汪亚明 赵匀 韩永华
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 农田 障碍物检测 导航 小波 多分辨率
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 215-221
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.06.037

摘要

针对基于颜色或高度信息的农田障碍物检测方法仅能实现部分障碍物检测的缺点,提出了基于频率信息的检测方法.采用小波多分辨率分解,利用田间作物产生主频信息的总量优势及作物行分布规律确定作物所在频率层.在作物层上利用图像旋转投影法校正图像的同时,获得航位偏差和航向偏差；依据频率分布特性的改变,检测出发生行遮挡的疑似障碍物位置；依据非杂草类障碍物频率变化比较缓慢,在小波多分辨率分解的最高频率层上实现不发生作物行遮挡的疑似障碍物的检测；最后采用立体视觉匹配及频率信息的先验知识判定检测到的是否为障碍物.实验表明算法能检测出包括长满草的土堆、田头等各类障碍物,并能有效去除断垄干扰,单帧图像处理时间平均为79 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵匀	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	122	2591	30.0	43.0
3	汪亚明	浙江理工大学信息学院	91	720	14.0	23.0
4	康锋	浙江理工大学信息学院	13	70	5.0	7.0
7	韩永华	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	15	59	5.0	7.0