农业机械学报

作者：王姗姗，余山山，张文毅，王兴松

单位：东南大学;农业农村部南京农业机械化研究所,农业农村部南京农业机械化研究所,农业农村部南京农业机械化研究所,东南大学,

关键词：水稻秧苗行检测; 图像数据库; Faster RCNN网络; 特征点邻域; Hough变换

基金：国家重点研发计划项目（2016YFD020060502）和中国农业科学院基本科研业务费项目（Y2019XK11）

水稻秧苗行检测对于精准农业和自动导航至关重要，为此提出一种基于特征点邻域Hough变换的水稻秧苗行检测方法，该方法可以有效解决杂草密度分布、光照强度和秧苗行曲率变化等因素对秧苗行检测的影响。该方法主要包括3个步骤：水稻秧苗行图像数据库的建立、水稻秧苗特征点提取和秧苗行中心线识别。首先，在杂草萌发期建立水稻秧苗在不同光照条件（晴、阴天）、不同杂草密度分布和不同秧苗生长状况的水稻秧苗行图像数据库；然后，采用基于Faster RCNN网络的秧苗检测模型获得水稻秧苗的特征点，即预测结果的中心点；最后，采用提出的基于特征点邻域的Hough变换算法识别秧苗行中心线。实验表明，本文方法对测试集秧苗行平均识别准确率达到92%，对不同杂草密度分布的秧苗行平均识别精度小于0.5°，对孤立的杂草噪声和光照变化不敏感，对曲率较大的秧苗行也能准确识别，具有较好的鲁棒性和识别精度。

来源：2020年第10期

《农业机械学报》期刊编辑部

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