La extracción de líneas de navegación es un aspecto crucial en el sistema de piloto automático para equipos agrícolas inteligentes. Dado que las plántulas de soja son pequeñas, y la paja se puede encontrar en ciertos campos de soja del noreste de China, obtener con precisión puntos característicos y extraer líneas de navegación durante la etapa de plántula de soja plantea numerosos desafíos. Para resolver los problemas anteriores, este documento propone un método de extracción de líneas de navegación basado en los puntos característicos de coordenadas promedio de puntos de píxel en el cinturón de plántulas de frijol según el cálculo de la coordenada promedio. En este estudio, la plántula de soja fue elegida como sujeto de investigación, y se empleó el modelo de color Hue, Saturation, Value (HSV) en conjunción con el método de varianza interclase máxima (OTSU) para la segmentación de imágenes RGB. Para extraer bandas de plántulas de soja, se propuso un enfoque novedoso de enmarcar contornos de imágenes binarizadas dibujando rectángulos externos y calculando las coordenadas promedio de puntos de píxeles blancos como puntos característicos. Los puntos característicos fueron normalizados, y luego se utilizó el método de agrupamiento DBSCAN adaptativo mejorado para agrupar los puntos característicos. Se utilizó el método de mínimos cuadrados para ajustar la línea central de los cultivos y la línea de navegación, y los resultados mostraron que la desviación promedio de distancia y la desviación promedio de ángulo del algoritmo propuesto fueron de 7.38 y 0.32. La línea de navegación ajustada logró una precisión del 96.77%, cumpliendo con los requisitos para la extracción de líneas de navegación en equipos agrícolas inteligentes para el cultivo entre hileras de soja. Esto proporciona una base teórica para lograr la conducción automática de maquinaria agrícola inteligente en el campo.