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公开(公告)号：CN110455201B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910743242.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，包括1、在收获机上安装相机，并标定获取比例因子；在获取的收获机侧面原始茎秆作物图像序列的第一帧图像中设置第一目标区域；2、在n时刻原始茎秆作物图像中第一目标区域内获取茎秆作物前景区域；3、确定作物粗略像素高度yroi(n)，并以yroi(n)为高度中线确定第二目标区域；4、对第二目标区域进行图像增强和二值化；5、对第二目标区域图像进行边界直线检测，得到边界直线的像素高度均值yh(n)；6、检测yh(n)是否为异常值，如果是，在第二目标区域图像中，采集一组边界点，边界点的高度均值作为作物像素高度yh(n)；7、根据yh(n)计算当前时刻作物的实际高度。该方法能够精准测量茎秆作物高度，实时为收获机提供高度数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414384A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910624723.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能稻麦收获机导航线跟踪方法，包括步骤：1、在稻麦收获机顶部安装相机并对相机进行标定，实时获取收获机前方原始稻麦图像序列；2、将原始稻麦图像转换为稻麦图像鸟瞰图；3、采用图像分割方法在稻麦图像鸟瞰图中分割出已收割区域和未收割区域；4、确定当前时刻图像金字塔光流跟踪起始角点集合；5、根据跟踪起始角点集合，采用光流运动估计，获取当前时刻收割边界角点集合并计算导航线参数；6、跳转转到步骤2，继续跟踪下一时刻的导航线参数。该方法解决了传统智能稻麦收获机导航线视觉提取方法所存在处理速度慢、可靠性差和精度低的问题。
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公开(公告)号：CN110414384B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910624723.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能稻麦收获机导航线跟踪方法，包括步骤：1、在稻麦收获机顶部安装相机并对相机进行标定，实时获取收获机前方原始稻麦图像序列；2、将原始稻麦图像转换为稻麦图像鸟瞰图；3、采用图像分割方法在稻麦图像鸟瞰图中分割出已收割区域和未收割区域；4、确定当前时刻图像金字塔光流跟踪起始角点集合；5、根据跟踪起始角点集合，采用光流运动估计，获取当前时刻收割边界角点集合并计算导航线参数；6、跳转转到步骤2，继续跟踪下一时刻的导航线参数。该方法解决了传统智能稻麦收获机导航线视觉提取方法所存在处理速度慢、可靠性差和精度低的问题。
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公开(公告)号：CN110455201A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910743242.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的茎秆作物高度测量方法，包括1、在收获机上安装相机，并标定获取比例因子；在获取的收获机侧面原始茎秆作物图像序列的第一帧图像中设置第一目标区域；2、在n时刻原始茎秆作物图像中第一目标区域内获取茎秆作物前景区域；3、确定作物粗略像素高度yroi(n)，并以yroi(n)为高度中线确定第二目标区域；4、对第二目标区域进行图像增强和二值化；5、对第二目标区域图像进行边界直线检测，得到边界直线的像素高度均值yh(n)；6、检测yh(n)是否为异常值，如果是，在第二目标区域图像中，采集一组边界点，边界点的高度均值作为作物像素高度yh(n)；7、根据yh(n)计算当前时刻作物的实际高度。该方法能够精准测量茎秆作物高度，实时为收获机提供高度数据。
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公开(公告)号：CN109215071B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811167046.7
申请日：2018-10-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能稻麦收割机割幅测量方法，包括：根据相机标定获取的内外参数矩阵，对世界坐标系与相机图像像素平面坐标系进行匹配，利用逆透视投影将相机获取的原始稻麦图像变换为俯视图；获取收割边界线到分禾器的实际目标距离，结合缩小因子得到俯视图中目标区域的像素宽度及确定目标区域图像；图像预处理操作；基于形态学的已收割稻麦与未收割稻麦收割边界线提取，得到包含收割边界线的目标区域二值化图像；利用概率HOUGH变换方法检测图像中收割边界线并获取坐标参数，求解得到图像中分禾器到收割边界线的像素距离，并计算出收割机实际工作的割幅值。本发明提高可靠性，能够实时安全的进行智能稻麦收割机割幅的高精度测量。
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公开(公告)号：CN109215071A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811167046.7
申请日：2018-10-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的智能稻麦收割机割幅测量方法，包括：根据相机标定获取的内外参数矩阵，对世界坐标系与相机图像像素平面坐标系进行匹配，利用逆透视投影将相机获取的原始稻麦图像变换为俯视图；获取收割边界线到分禾器的实际目标距离，结合缩小因子得到俯视图中目标区域的像素宽度及确定目标区域图像；图像预处理操作；基于形态学的已收割稻麦与未收割稻麦收割边界线提取，得到包含收割边界线的目标区域二值化图像；利用概率HOUGH变换方法检测图像中收割边界线并获取坐标参数，求解得到图像中分禾器到收割边界线的像素距离，并计算出收割机实际工作的割幅值。本发明提高可靠性，能够实时安全的进行智能稻麦收割机割幅的高精度测量。
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