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农田环境下无人机图像并行拼接识别算法OA北大核心CSTPCD

中文摘要

为改善在农田环境下无人机图像计算速度和效率,该研究提出了一种农田环境下无人机图像并行拼接识别算法。利用倒二叉树并行拼接识别算法,通过提取图像拼接中的变换矩阵,实现拼接识别同时进行。根据边缘设备的CPU核心数和图像数量自动将图像拼接识别任务划分为多个子进程,并分配到不同核心上执行,以提高在农田环境下的计算效率。试验结果表明:相同试验环境和数据集条件下,倒二叉树并行拼接算法的拼接耗时相较于其他算法平均减少了60%~90%左右;在农田环境下,倒二叉树并行拼接识别相较于串行拼接识别的耗时减少了70%,图像识别的平均像素交并比提升了10.17个百分点,说明在农田环境下采用多线程倒二叉树并行算法可以更好地利用农田环境下边缘设备的计算资源,大幅提升无人机图像的拼接和识别的速度,为无人机的快速实时监测提供技术支撑。

许鑫;张力;岳继博;钟鹤鸣;王颖;刘杰;乔红波;

河南农业大学信息与管理科学学院,郑州450002全国农业推广技术服务中心,北京100125

计算机与自动化

无人机遥感图像处理全景拼接多核CPU多进程

《农业工程学报》 2024 (009)

P.154-163 / 10

国家重点研发计划项目(2022YFD1400302);国家自然科学基金项目(U2003119)。

10.11975/j.issn.1002-6819.202308207

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