文献类型： 中文期刊

作者： 卢昊 ¹ ; 王昊 ¹ ; 付卫强 ¹ ; 温昌凯 ¹ ; 梅鹤波 ¹ ; 单永超 ¹ ; 秦维贤 ¹ ; 孟志军 ¹ ;

作者机构： 1.黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院;北京市农林科学院智能装备技术研究中心;智能农业动力装备全国重点实验室

关键词： 农机自动驾驶;边界提取;语义分割;线性拟合

期刊名称： 拖拉机与农用运输车

ISSN： 1006-0006

年卷期： 2024 年 51 卷 002 期

页码： 33-42,48

摘要： 农田边界的快速准确提取是自动驾驶农机在田间自主安全作业的基础,也能为农场数字化管理提供基础数据.传统的农田边界线图像特征提取精度不高且边界线提取不完整.本研究构建了农田图像标注数据集并提出了一种基于无人机遥感图像的农田边界获取方法,设计了一种基于DeeplabV3+的改进语义分割模型,利用边界追踪函数追踪二值图像边界,剔除离群点后通过最小二乘算法得到拟合后的边界线.田间试验结果表明,在作物覆盖农田与未被作物覆盖农田上,该网络的交并比分别为92.78%和92.69%,平均像素精度为93.96%,提取边界线的平均垂直误差和平均角度误差分别为4%和0.62°.本研究可为农机自动驾驶的定位与路径规划提供技术支撑.