水田田埂边界支持向量机检测方法

• 作者: 刘成良 李彦明 蔡道清 覃程锦
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 田埂边界 机器视觉 支持向量机 霍夫检测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 22-27,109
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41|TP242.6+2
• 字数: 4952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.06.003

摘要

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法.采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性.图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本.选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入.使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90.7％.采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0.8s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘成良	上海交通大学机械与动力工程学院	200	2288	27.0	38.0
2	李彦明	上海交通大学机械与动力工程学院	68	511	12.0	20.0
3	覃程锦	上海交通大学机械与动力工程学院	15	28	3.0	4.0
4	蔡道清	上海交通大学机械与动力工程学院	3	4	1.0	2.0