一种基于特征点聚类的麦田作物行检测方法
- 专利权人:
- 河南理工大学
- 发明人:
- 姜国权,杨小亚,米爱中,赵翠君,鲁保云
- 申请号：
- CN201710238165.6
- 公开号：
- CN107067430A
- 申请日:
- 2017.04.13
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明采用2G‑R‑B彩色图象灰度化、Otsu图像二值化、左右边缘中心线检测方法对图像进行特征点提取，既能得到作物行信息，又拥有了相对较少数据点的特征点图像；并提出了新的聚类方法，利用特征点的距离特征对特征点进行聚类，可以准确得到代表每个作物行的特征点；对每一类的特征点用最小二乘法进行直线拟合。该方法可以对作物缺失和杂草影响等复杂农田环境下的图像，进行有效地作物行提取，能够满足农田作业机械实时导航的需求。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
