[發明專利]一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合的導航線提取識別方法

有效

• 申請號: 201910071981.1
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109886905B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 劉國海;羅晨暉;沈躍;王振武;吳邊;趙盈
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/50;G06T7/90;G06V10/762;G06N3/006
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本發明提供了一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合的導航線提取識別方法，該方法包括：第一步，調用Kinect傳感器彩色攝像頭和紅外攝像頭；第二步，獲取彩色圖像和深度圖像及其數據；第三步，分別對彩色信息和深度信息處理；第四步，融合彩色圖像和深度圖像；第五步，對融合得到的植株信息進行粒子群聚類；第六步，對聚類得到的特征點進行最小二乘法擬合得到導航線；由于同時使用了彩色圖像和深度圖像，在植株描述上更加準確，利用深度信息消去噪聲并在計算過程中減少部分數據量從而有效縮短計算時間，并引入粒子群聚類的思想，解決了迭代過程冗余的問題。

技術領域

本發明設計一種農業植株導航技術，尤其涉及一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法。

背景技術

隨著農業裝備智能化的發展，越來越多智能化的農業裝備被設計出以減輕勞動者的體力勞動。自主導航的農業噴藥機車具有取代人工噴藥，避免人員藥物中毒，高效的噴藥效率，降低農業生產成本等特點。路徑識別技術是實現噴藥機器人自主導航的前提，復雜的農田環境以及光照影響著機車的路徑識別能力，而且為了提高農田作業效率，需要縮短噴藥機器人的路徑識別算法時間，滿足實時性的要求。

文獻《基于圖像特征點粒子群聚類算法的麥田作物行檢測》(姜國權,楊小亞,王志衡等農業工程學報,2017(11):173-178.)提出了一種基于圖像特征點粒子群聚類算法的麥田作物行檢測方法。作者首先對自然光照下獲取的彩色圖像運用“過綠顏色圖像灰度化”、“Otsu圖像二值化”、“左右邊緣中間線檢測提取作物特征點算法”3步對圖像進行預處理。然后，根據農田作物行中心線周圍區域的特征點到該直線的距離均小于某一距離閾值的特征，運用粒子群優化算法對每一作物行的特征點分別進行聚類。最后，對每一類的特征點用最小二乘法進行直線擬合獲取農田作物行中心線。該方法有效提取路徑線，但是對于植株周圍的干擾噪聲不能有效濾除，運行速度也需要進一步提高。

發明內容

為解決現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法，能夠更加精準提取路徑線。本發明采用如下的技術方案：

一種基于Kinect傳感器的顏色深度匹配路徑線提取方法，具體操作步驟如下：

步驟1，調用Kinect傳感器彩色攝像頭和紅外攝像頭；

步驟2，獲取彩色圖像和深度圖像及其數據；

步驟3，分別對彩色圖像和深度圖像進行處理；

步驟4，融合彩色圖像和深度圖像；

步驟5，對融合得到的植株信息進行粒子群聚類；

步驟6，對聚類得到的特征點進行最小二乘法擬合得到導航線。

前述的一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法，其特征在于：所述步驟1、調用Kinect傳感器彩色攝像頭和紅攝像頭，設置設備1位彩色攝像頭，所獲取的圖像像素為1920?x?1080，設備2為紅外攝像頭，所獲取的深度圖像像素為512?x?424。

前述的一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法，其特征在于：所述步驟2、通過幀觸發循環函數i，獲取指定幀i+1的彩色圖像和深度圖像及其數據流。

前述的一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法，其特征在于：所述步驟3、對所獲取的的彩色圖像和深度圖像進行處理。彩色圖像處理：閾值分割；顏色空間轉換。深度圖像限制：閾值分割。

前述的一種基于Kinect傳感器的顏色深度融合路徑線提取方法，其特征在于：所述步驟4、直接將彩色圖像縮放成對應的像素尺寸，然后像素點一一對應，對于原始大小的彩色圖像，一片像素對應同一個深度即可。