[发明专利]一种基于遗传算法的农机导航线提取方法及装置

权利要求书

1.一种基于遗传算法的农机导航线提取方法，其特征在于，包括：

对作物行图像进行灰度处理；

将灰度处理后的图像转化为二值图像，通过垂直投影法确定作物行的个数和位置信息；

根据作物行中心线的预设约束条件，通过遗传算法在所述作物行的位置信息对应的图像区域确定作物行中心线；

根据相邻两条作物行中心线确定位于所述相邻两条作物行中心线之间的导航线；

所述将灰度处理后的图像转化为二值图像，通过垂直投影法确定作物行的个数和位置信息，包括：将灰度处理后的图像转化为二值图像，通过垂直投影法检测所述二值图像中作物行的个数和位置信息；

根据灰度处理后的所述二值图像，通过垂直投影法检测所述二值图像中作物行的个数和位置信息，包括：根据二值图像中的目标区域中每一列像素灰度值的投影，确定每一列的列像素的灰度值之和，将所述每一列的列像素的灰度值之和作为列像素值，以及根据目标区域中每一像素的灰度值确定所述目标区域所有像素的平均灰度值，其中，所述目标区域为所述二值图像中下半部分的区域；在所述目标区域中从左到右依次将所述列像素值与所述平均灰度值进行比较，并在所述列像素值大于等于所述平均灰度值时，将所述平均灰度值作为该列的列像素值，否则将所述列像素值置零；判断第i列的列像素值与第(i-1)列的列像素值的大小，根据所述第i列的列像素值与第(i-1)列的列像素值的大小关系，确定所述作物行的左边缘信息和右边缘信息；根据所述作物行的左边缘信息和右边缘信息的差值与预设作物行的宽度值进行比较判断，获取作物行的个数和位置信息；其中，i为大于等于2的正整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据作物行中心线的预设约束条件，通过遗传算法在所述作物行的位置信息对应的图像区域确定作物行中心线，包括：

根据所述作物行的位置信息，选取目标区域，其中，所述目标区域为将灰度处理后的图像转化为二值图像中下半部分的区域；

在所述目标区域的顶边和底边上各选取预设数量的点，将底边上的点作为作物行中心线的起点，顶边上的点作为作物行中心线的终点，根据作物行中心线的预设约束条件将多个起点与多个终点连线构成预设数量的直线；

构造适应度函数，并选取所述预设数量的直线中适应度最高的直线作为作物行中心线。

3.一种基于遗传算法的农机导航线提取装置，其特征在于，包括：

图像处理模块，用于对作物行图像进行灰度处理；

作物行位置确定模块，用于根据二值图像，通过垂直投影法确定作物行的个数和位置信息；

作物行中心线确定模块，用于根据作物行中心线的预设约束条件，通过遗传算法在所述作物行的位置信息对应的图像区域确定作物行中心线；

导航线确定模块，用于根据相邻两条作物行中心线确定位于所述相邻两条作物行中心线之间的导航线；

所述作物行位置确定模块在用于根据二值图像，通过垂直投影法确定作物行的个数和位置信息时，具体用于：将灰度处理后的图像转化为二值图像，通过垂直投影法检测所述二值图像中作物行的个数和位置信息；

所述作物行位置确定模块在用于根据灰度处理后的所述二值图像，通过垂直投影法检测所述二值图像中作物行的个数和位置信息时，具体用于：根据二值图像中的目标区域中每一列像素灰度值的投影，确定每一列的列像素的灰度值之和，将所述每一列的列像素的灰度值之和作为列像素值，以及根据目标区域中每一像素的灰度值确定所述目标区域所有像素的平均灰度值，其中，所述目标区域为所述灰度处理后的二值图像中下半部分的区域；在所述目标区域中从左到右依次将所述列像素值与所述平均灰度值进行比较，并在所述列像素值大于等于所述平均灰度值时，将所述平均灰度值作为该列的列像素值，否则将所述列像素值置零；判断第i列的列像素值与第(i-1)列的列像素值的大小，根据所述第i列的列像素值与第(i-1)列的列像素值的大小关系，确定所述作物行的左边缘信息和右边缘信息；根据所述作物行的左边缘信息和右边缘信息的差值与预设作物行的宽度值进行比较判断，获取作物行的个数和位置信息；其中，i为大于等于2的正整数。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述作物行中心线确定模块，用于：

根据所述作物行的位置信息，选取目标区域，其中，所述目标区域为所述二值图像中下半部分的区域；

在所述目标区域的顶边和底边上各选取预设数量的点，将底边上的点作为作物行中心线的起点，顶边上的点作为作物行中心线的终点，根据作物行中心线的预设约束条件将多个起点与多个终点连线构成预设数量的直线；

构造适应度函数，并选取所述预设数量的直线中适应度最高的直线作为作物行中心线。