基于HOG特征和SVM的棉花行数动态计数方法

摘要：

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提.该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现棉田的棉花行动态计数方法.为了减少棉花行之间的粘连,以及缺苗和倒伏对棉花行识别造成的影响,设置图像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);为了减小相机抖动、光照变化以及刮风对动态数行造成的影响,使用HOG-SVM模型在视频序列图像ROI区域内窗口滑动检测,将棉花行和行间背景分别设置正、负样本,通过提取二者HOG特征、多次训练获得SVM分类器参数,固化HOG-SVM模型,再使用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)进行窗口的归一,通过归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)模板匹配实现棉花行的动态跟踪和计数.结果表明,该方法可以准确地对棉花行实现动态计数,有很好的泛化能力,识别率高于90％,平均每帧检测时间为32 ms,满足实际田间作业要求,可作为视觉植保车在地头横移的距离依据.

关键词：机器视觉、棉花、识别、苗列行计数、HOG特征、SVM分类器、NCC模板匹配

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFD0701000-2017YFD0701003

在线出版日期：2020-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：173-181