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基于Kinect的农作物长势深度图像实时获取算法
  • ISSN号:1004-874X
  • 期刊名称:《广东农业科学》
  • 时间:0
  • 分类:S121[农业科学—农业基础科学]
  • 作者机构:[1]华南农业大学现代教育技术中心,广东广州510642, [2]华南农业大学信息学院,广东广州510642
  • 相关基金:基金项目:国家“十二五”农村领域国家科技计划项目(2011BAD21B01-1):NSFC-广尔联合基金重点项目(U0931001)
中文摘要:

快速、准确、实时获取农作物长势形态图像信息已经成为数字农业生产管理的趋势和必要手段,而深度图像信息包含彩色图像所没有的三维信息,可为农作物的生长模型三维重建以及实时长势形念监测提供有价值的数据。本研究采用微软公司开发的一款廉价体感游戏设备Kinect.尝试了对农作物长势形态深度图像进行实时监测研究,在介绍Kinect深度成像原理的基础上,提出了采用Kinect获取农作物长势深度图像的算法以及提取3D点云世界坐标的算法,并开展了初步试验。试验结果表明.该方法可以获取良好的三维图像数据信息,能够为后期农作物的生长模型三维重建、长势状态分析、病虫害实时监测等研究提供有价值的数据依据.

英文摘要:

Real-time obtaining the image information of crop growth quickly and accurately has become the tremt and neeessat.w means of digital agriculture, while the range image eontaining the three-dimensinnal information which is not included in the olor image can provide valuable data for the three-dimensional reconstruction of crop growth model and real-time growing mnnitoring. In this paper, we tried using a cheap game device alled Kineet developed by the Microsoft for real-time monitoring the range imge of rop growth. On the basis of analyzing Kineet depth imaging, this paper proposes the algorithm for obtaining the range image of crop growth ilh Kinet and the algorithm for getting 3D point cloud world tnordinates, then carried out the preliminary experiments. Experimental results showed that the method could obtain good three-dimensional image information so as to provide valuable data for three-dimensional reconstruction of erop growth model, growing state analysis, real-time pest monitoring and so on.

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期刊信息
  • 《广东农业科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:广东省农业科学院
  • 主办单位:广东省农业科学院 华南农业大学
  • 主编:
  • 地址:广州市天河区金颖路31号五山广东省农科院农经所
  • 邮编:510640
  • 邮箱:gdnykx@vip.163.com
  • 电话:020-38319948 38319941 38319942 38319946
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-874X
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1267/S
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 广东省第二、第三届优秀科技期刊,广东省首届十佳期刊,中国期刊方阵“双效”期刊,第四届全国农业优秀期刊一等奖,第五届全车优秀农业期刊鑫犁奖一等奖,首届全国CAD规范一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国动物学记录,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:33995