基于图像处理的作物行识别算法研究进展
刁智华
闫娇楠
赵素娜
贺振东
郑州轻工业大学电气信息工程学院,河南郑州450002
摘要：可靠的作物行识别是智慧农业机器人可靠导航的基石,可以有效减少农业机器人对农作物的损伤.基于图像处理的传统作物行识别技术包括图像预处理、特征提取、作物行拟合.综述了 Hough变换法、最小二乘法、垂直投影法等传统作物行识别方法,并对其他的传统作物行识别方法进行了总结.随着智慧农业的发展,深度学习在农业领域受到越来越多的关注.更好地采集图像的各种特征,并与农业机械有效结合是深度学习作物行识别与传统方法的不同.从上述2个方面,对国内外的作物行识别算法研究做了较为系统的分析,指出基于图像处理的作物行识别算法目前存在的问题,最后根据现在的研究状况对未来的研究方向做出展望.
关键词：作物行图像处理深度学习农业机器人智慧农业
分类号：S24(农业电气化与自动化)
资助基金：河南省重点研发与推广专项(202102110125)国家自然科学基金(62003312)
论文发表日期：2022-03-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 12-19 )
英文信息