基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位

摘要

【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法，为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先，通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次，针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域，去除非杂草轮廓，保留杂草轮廓。然后，利用ZhangSuen细化算法提取杂草轮廓骨架线，并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后，利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略，实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素，相比平均质心法减少了14%，相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下，融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm，误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了单一方法的定位误差，可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。

关键词

图像处理 / 语义分割 / 算法 / 草坪杂草定位 / 融合算法 / Zhang-Suen细化提取 / 平均质心法 / 最小外接圆