基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

摘要：

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法.首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口(ROI)进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干.通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率.利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能.试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38％、91.35％和89.86％,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、0.76 s,能够稳定且快速地实现果园环境下树干识别作业.

关键词：树干识别、深度相机、光照强度、多特征、简单线性迭代聚类算法

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.4;S24(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;江苏省重点研发计划项目;江苏省自然科学基金;镇江市重点研发计划项目

在线出版日期：2022-06-22（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：304-312