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摘要:
针对丘陵山区果园中的斜坡及杂草影响果树检测精度的问题,提出了一种基于激光雷达的树干检测算法.首先,利用单线激光雷达获取环境信息,通过数据预处理滤除噪声点及无法利用的数据点,以树干为目标设定聚类半径,根据数据点到激光雷达的距离自适应设定聚类阈值,完成初步聚类;然后,利用初步聚类结果及地面类内数据点量大、且大致呈一条直线的特征,将数据点超过一定数量的类进行二次曲线拟合,将拟合半径大于一定阈值的类视为地面干扰,并将其剔除;最后,利用杂草枝叶类中数据点之间距离不连续的特征,将存在一定数量的相邻数据点距离较大的类视为杂草枝叶类,并将其剔除,从而完成对果园中果树树干的检测.结果 表明:在无干扰情况下,对树干的误检率为0.76%、漏检率为1.90%,平均正确率为97.3%;在只存在地面干扰的情况下,树干检测平均正确率为96.1%;在只存在杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.4%;在同时存在地面和杂草干扰的情况下,树干检测平均正确率为91.9%,综合以上各种情况的树干检测平均正确率为95.5%,该方法可用于丘陵山区树干较明显的乔化果园中的树干检测,为精准农业装备在丘陵山区果园中的导航应用提供参考.
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文献信息
篇名 基于激光雷达的农业机器人果园树干检测算法
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 丘陵果园 农业机器人 单线激光雷达 树干检测 密度聚类
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 农业装备与机械化工程
研究方向 页码范围 21-27
页数 7页 分类号 S24|TP242
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.11.002
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 黄健 中国科学院合肥物质科学研究院 51 344 10.0 17.0
2 王杰 中国科学院合肥物质科学研究院 94 992 20.0 27.0
3 牛润新 中国科学院合肥物质科学研究院 3 3 1.0 1.0
4 祝辉 中国科学院合肥物质科学研究院 5 31 4.0 5.0
5 张向阳 中国科学院合肥物质科学研究院 6 19 2.0 4.0
6 陈正伟 中国科学院合肥物质科学研究院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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