1 引 言
2 设备与方法
2.1 移动机器人平台
2.2 杂草识别与定位算法
2.2.1 图像预处理
2.2.2 基于特征的检测
表1 面积评估中的标签分配Table 1 Label allocation in area assessment |
类型 | 阈值 | 标签 |
---|---|---|
杂草 | && | 1 |
作物 | -1 | |
土壤 | —— | 0 |
表3 饱和度阈值标签分配Table 3 Label Assignment of saturation threshold |
类型 | 阈值 | 标签 |
---|---|---|
杂草 | 1 | |
作物 | -1 | |
土壤 | —— | 0 |
2.3 杂草识别与定位
2.3.1 杂草检测投票算法
2.3.2 杂草定位算法
3 结果与分析
3.1 杂草识别结果
3.1.1 面积特征检测结果
图13 样本1~4面积阈值法杂草检测结果Fig. 13 Weed detection results of Sample 1-4 using area threshold method |
表5 样本1~4面积评估检测精度Table 5 Detection accuracy of scale evaluation in Sample 1-4 |
样本 | N | / % | / % | / % | A / % | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 4 | 10 | 33 | 43 | 10.00 | 9.30 | 11.62 | 88.38 |
2 | 0 | 1 | 2 | 19 | 21 | 0.00 | 5.26 | 4.76 | 95.23 |
3 | 0 | 2 | 3 | 37 | 40 | 0.00 | 5.41 | 5.00 | 95.00 |
4 | 0 | 4 | 3 | 40 | 43 | 0.00 | 10.00 | 9.30 | 90.70 |
全部 | — | — | — | — | — | 2.50 | 7.49 | 7.67 | 92.33 |
3.1.2 模板匹配算法
表6 样本1~4模板匹配检测精度Table 6 Detection accuracy of template matching in Sample 1-4 |
样本 | N | / % | / % | / % | A/% | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0 | 3 | 10 | 33 | 43 | 0 | 9.09 | 6.98 | 93.02 |
2 | 0 | 2 | 2 | 19 | 21 | 0 | 10.53 | 9.52 | 90.48 |
3 | 0 | 3 | 3 | 37 | 40 | 0 | 8.11 | 7.50 | 92.50 |
4 | 0 | 4 | 3 | 40 | 43 | 0 | 10.00 | 9.30 | 90.70 |
全部 | — | — | — | — | — | 0 | 9.43 | 6.58 | 93.46 |
3.1.3 基于饱和度阈值特征检测结果
表7 样本1~4饱和度阈值特征检测精度Table 7 Detection accuracy of Sample 1-4 using saturation threshold characteristic |
样本 | N | % | / % | / % | A / % | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 4 | 0 | 10 | 33 | 43 | 40.00 | 0.00 | 9.30 | 90.70 |
2 | 3 | 0 | 2 | 19 | 21 | 150.00 | 15.79 | 14.29 | 85.71 |
3 | 1 | 1 | 3 | 37 | 40 | 33.33 | 27.03 | 2.50 | 97.50 |
4 | 2 | 1 | 3 | 40 | 43 | 66.67 | 25.00 | 6.98 | 93.02 |
全部 | — | — | — | — | — | 72.50 | 19.31 | 8.25 | 91.76 |
3.2 投票算法杂草检测结果
表8 杂草投票权重算法样本1~4的检测精度Table 8 Detection accuracy of weed voting algorithm in Sample 1-4 |
样本 | N | / % | / % | / % | A / % | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 1 | 0 | 10 | 33 | 43 | 10.00 | 0.00 | 2.33 | 97.67 |
2 | 0 | 0 | 2 | 19 | 21 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 100.00 |
3 | 0 | 1 | 3 | 37 | 40 | 0.00 | 27.03 | 2.50 | 97.50 |
4 | 0 | 1 | 3 | 40 | 43 | 0.00 | 25.00 | 2.33 | 96.35 |
全部 | — | — | — | — | — | 2.50 | 13.01 | 1.79 | 98.21 |
表9 四种算法杂草检测结果精度对比Table 9 Comparison of detection accuracy of four weed detection calculations |
样本 | / % | / % | / % | A / % |
---|---|---|---|---|
面积阈值 | 2.50 | 7.49 | 7.670 | 92.330 |
模板匹配 | 0.00 | 9.43 | 6.575 | 93.425 |
饱和度阈值 | 72.50 | 19.31 | 8.245 | 91.755 |
本文算法 | 2.50 | 13.01 | 1.790 | 98.210 |