Agricultura de Precisión: Preprocesamiento y Segmentación de Imágenes para Obtención de una Ruta de Navegación Autónoma Terrestre

Resumen

Resumen: La agricultura de precisión busca aumentar la productividad de las actividades agrícolas a nivel mundial, en este marco de desarrollo la navegación autónoma es un pilar fundamental ya que la mayoría de actividades agrícolas implican desplazamientos extensos de personas o vehículos; la navegación autónoma terrestre sobre parcelas de cultivos tiene ciertas complicaciones como el deslizamiento de los vehículos sobre los terrenos lo que complica implementar sistemas de odometría, otra complicación es la dificultad de implementar marcas de navegación para usar sistemas localización. Este trabajo presenta un sistema de visión por computador donde se pretende usar a las hileras de cultivo como marca de navegación para un vehículo agrícola, emulando el comportamiento de un robot seguidor de línea. Una cámara de resolución media toma 30 fotogramas por segundo para que posteriormente un algoritmo procese las imágenes eliminando problemas de perspectiva, luz ambiental y obstáculos en el cultivo para identificar eficientemente la hilera de cultivo que se encuentra precisamente debajo del vehículo. Obtenida la marca de navegación y realizando una aproximación de las dimensiones longitudinales de la realidad con las dimensiones longitudinales en pixeles de las imágenes se puede obtener un estado estimado del vehículo respecto a la marca antes identificada.

Palabras clave: visión por computador, segmentación, OpenCV, agricultura de precisión, C++.

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Publicado
2020-01-20
Cómo citar
Moreano, G., Cajamarca, J., & Tenicota Garcia, A. (2020). Agricultura de Precisión: Preprocesamiento y Segmentación de Imágenes para Obtención de una Ruta de Navegación Autónoma Terrestre. Revista Politécnica, 44(2), 43-50. https://doi.org/10.33333/rp.vol44n2.05