[发明专利]一种基于Kinect传感器的植株深度特征识别方法

摘要

本发明提供了一种基于Kinect传感器的植株深度特征识别方法，该方法包括以下两个模块：模块一，深度图像处理，通过对获取的深度图像进行深度范围限制和阀值处理，获取植株目标的深度图像；模块二，深度数据处理，通过对获取的深度图像提取其深度数据，由其深度数据的三维空间转换计算出植株目标的体积特征。通过对植株深度识别的实验，结果表明该方法可以实现通过深度图像对目标植株的快速准确识别，同时获取植株目标的体积数据，为农业精准对靶喷雾中植株的有无、大小等特征的检测提供了新的方法。

主权项

1.一种基于Kinect传感器的植株深度特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，调用Kinect传感器获取深度图像，对获取的深度图像进行深度范围限制，所获取的深度图像在深度范围内的保留，在深度范围之外的则置为0，去除范围外的干扰物体；步骤2，选用最大类间方差法对限定深度范围后的图像进行阀值处理，进一步去除背景干扰物，显示范围物体为白色，背景色为黑色；步骤3，对获取的深度图像提取其深度数据，将有效范围内的植株深度数据及空间坐标单独保存，进行下一步处理；步骤4，根据三维空间坐标之间的转换关系，由深度数据转换为三维空间坐标；所述步骤4中深度数据转换为三维空间坐标之间的转换关系为：其中，f代表焦距，c代表中心；此时，Kinect参数设取值：s＝5000，cx＝320，cy＝240，fx＝fy＝525；步骤5，由三维空间坐标计算出植株目标的体积特征，具体的体积特征为：1)高度分区域：选取合适的数值n，将植株目标高度分为N段，植株最高坐标y_max，最低坐标y_min，每个区域的高度为Δy_n：2)区域宽度：N段植株目标的最大宽度坐标xmax，最小宽度坐标xmin，区域的宽度为Δx：Δx＝xmax‑xmin；3)区域深度：N段植株目标的最远深度坐标zmax，最近深度坐标zmin，区域的深度为Δz：Δz＝zmax‑zmin；4)植株目标体积特征：对N段植株目标体积进行求和，获取体积w：