Det är viktigt att upptäcka gröda rader exakt för fält navigering. För att spreja på linjen, ett system med varierande hastighet spraya bör upptäcka grödan centrum linje korrekt. De flesta befintliga detektionsalgoritmer är långsamma att upptäcka odlingsrader på grund av den komplicerade beräkningen. Den gradientbaserade Random Hough Transform algoritmen skulle kunna förbättra beräkningshastigheten och effektivt minska beräkningen med hjälp av den mer-till-ett koncentrationskartläggningsmetoden. För att upptäcka mitten av grödan raden snabbt och effektivt, detektionsalgoritm med lutning-baserad Random Hough Transformation föreslogs för att upptäcka mittlinjen av gröda rader. Vi testade mittlinjen av gröda-rad upptäckt för tre typer av växtfördelning, att vara sparsam, allmän och intensiv. De experimentella resultaten visade att detektionsalgoritmen med gradientbaserad Random Hough Transform var anpassningsbar till skillnaden i växttäthet i grödan raden effektivt. Kontrastrat med detektionsalgoritmen baserad på Houghtransform, var detektionsalgoritmen baserad på den lutningsbaserade Random Hough snabbare och hade en hög detektionskorrigeringshastighet.
I REF föreslog författarna en förbättrad Houghtransform, kallad slumpmässig Houghtransform (RHT).