Agronav：基于语义分割与语义线检测的农业机器人及车辆自主导航框架
计算机视觉与模式识别
2023-04-11 v1
摘要
基于视觉的导航在农业田地中的成功实施依赖于两个关键部分：1）准确识别场景中的关键组分，以及 2）通过检测将作物与可通行地面分隔的边界线来识别车道。我们提出 Agronav，一个端到端的基于视觉的自主导航框架，它通过依次经过语义分割与语义线检测模型处理输入图像，输出中心线。我们还提出 Agroscapes，一个在六种不同作物上采集、从多种高度与角度拍摄的像素级标注数据集。这确保了在 Agroscapes 上训练的框架可泛化至地面与空中机器人平台。代码、模型与数据集将在 \href{https://github.com/shivamkumarpanda/agronav}{github.com/shivamkumarpanda/agronav} 发布。
引用
@article{arxiv.2304.04333,
title = {Agronav: Autonomous Navigation Framework for Agricultural Robots and Vehicles using Semantic Segmentation and Semantic Line Detection},
author = {Shivam K Panda and Yongkyu Lee and M. Khalid Jawed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04333},
year = {2023}
}