基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

摘要：

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法.采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别.结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48％.该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案.

关键词：蔬菜大棚、三维点云、体素滤波、欧式聚类、杂草识别

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2016YFD0701501

在线出版日期：2021-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：153-158