基于Kinect的农作物长势深度图像实时获取算法

被引：10

作者：

江晓庆 ^{[1
,2
]}

肖德琴 ^{[2
]}

张波 ^{[1
]}

陈剑 ^{[2
]}

机构：

[1] 华南农业大学现代教育技术中心

[2] 华南农业大学信息学院

来源：

广东农业科学 | 2012年 / 39卷 / 23期

关键词：

农作物长势; 深度图像; 3D点云坐标; Kinect;

D O I：

10.16768/j.issn.1004-874x.2012.23.017

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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态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。

引用

页码：195 / 199+237 +237

页数：6

共 11 条

[1]

基于深度图像学习的人体部位识别.[D].林鹏.上海交通大学.2012, 07

[2]

基于数字图像的冬小麦、夏玉米长势远程动态监测技术研究.[D].马彦平.华中农业大学.2010, 04

[3]

Energy expended playing Xbox Kinect? and Wii? games: a preliminary study comparing single and multiplayer modes.[J].C. O’Donovan;E. Hirsch;E. Holohan;I. McBride;R. McManus;J. Hussey.Physiotherapy.2012, 3

[4] 基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用 [J].