基于深度学习的果园道路导航线生成算法研究

• 作者: 刘波 杨长辉 熊龙烨 王卓 王毅
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 果园环境 图像处理 深度学习 导航线
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 674-678
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13331/j.cnki.jhau.2019.06.018

摘要

针对目前果园环境视觉导航线提取受光照、杂草干扰,而已有的导航线生成算法过于复杂且适用范围较窄的问题,提出了一种基于深度学习的方法来提取果园道路导航线:采用YOLOV3卷积神经网络提取果园道路图像上的特征点,并通过最小二乘法拟合生成导航线.通过采集的800张果园道路图片作为训练集,进而在240张图片组成的独立测试集上进行测试,总体识别率为95.37％,在杂草较少、杂草较多、高光照和正常光照的环境下,导航线平均偏差分别为2.15、2.28、2.32、2.41像素;平均偏移距离分别为3.4、3.5、2.7、3.6 cm.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨长辉	重庆理工大学机械工程学院	33	100	7.0	7.0
3	王毅	重庆理工大学机械工程学院	23	104	6.0	9.0
7	刘波	重庆理工大学机械工程学院	10	72	3.0	8.0
10	王卓	重庆理工大学机械工程学院	7	10	2.0	3.0
11	熊龙烨	重庆理工大学机械工程学院	11	17	2.0	3.0