CN107006229A - 一种坐骑式割草机翻滚保护装置及其保护方法 - Google Patents
一种坐骑式割草机翻滚保护装置及其保护方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种坐骑式割草机翻滚保护装置,包括割草机,割草机顶部设置有自动折叠装置,所述自动折叠装置由上保护杠、下保护杠、转动轴和电控柜构成,所述转动轴分别与上保护杠和下保护杠连接,电控柜设置在下保护杠底部,下保护杠上焊接有支撑板,支撑板上固定设置有减速机,减速机的输出轴与连接块连接,所述连接块固定设置在上保护杠上,所述减速机与步进电机连接;所述下保险杠上设置有图像采集装置。本发明通过图像识别技术对翻滚保护装置前方树枝等半空障碍物进行障碍物距离和大小等检测,根据结果实时全面自动化控制翻滚保护装置进行自动折叠,避免与树枝等进行碰撞。本发明避免因翻滚保护装置因结构高,影响割草机正常运行。
Description
技术领域
本发明属于园林设备技术领域,特别涉及一种坐骑式割草机翻滚保护装置及其保护方法。
背景技术
翻滚保护装置作为一种车辆被动保护装置,简称ROPS,它是安装在工程车辆驾驶外的一种保护装置,是车辆侧翻时保护驾驶员安全非常有效的装置。它的主要功能是当车辆滚翻时,ROPS能刺入未冻土壤而阻止车辆的进一步滚翻,降低滚翻的车辆对系着安全带司机轧伤的可能性,其次在保证翻滚保护装置的任何部分和模拟地平面不进入人体极限安全区域的前提下,ROPS应有一定的能量吸收能力,减少对司机的冲击伤害。因此翻滚保护装置对于车辆被动保护方面起着至关重要的作用。但坐骑式割草机上的翻滚保护装置因安全设计需要,其结构偏高,易于与坐骑式割草机作业场所中的半空树枝等障碍物发生碰撞干涉,不利于割草作业的进行,甚至成为车辆侧翻的起因,违背了翻滚保护装置本身的意义。因此能够依据坐骑式割草机前方障碍物情况,坐骑式割草机上的翻滚保护装置能够自动折叠,避免翻滚保护装置与半空中树枝发生碰撞,该研究是很有必要的。
目前利用计算机进行障碍物检测的方法有很多,比如利用红外线进行测距检测,激光检测等。虽然红外线障碍物测距准确,技术也比较成熟,但红外线检测只是点检测,无法进行面的检测,只能检测到其正前方物体的距离,无法检测到前方物体的三维情况,且室外检测准确性也偏低,不适用于坐骑式割草机在室外工作的环境。激光检测测距准确[DongA,Hong W.VPH:a new laser radar based obstacle avoidance method forintelligent mobile robots[C]//Intelligent Control and Automation,2004.WCICA2004.Fifth World Congress on.IEEE Xplore,2004:4681-4685Vol.5],但是其质量偏重,价格昂贵,不适用与安装在零转弯半径坐骑式割草机上。
基于图像识别的障碍物检测,模拟人类视觉对障碍物的判断。它是利用摄像机进行图像采集,然后根据障碍物的特征进行障碍物的距离与大小判断。目前基于图像识别的障碍物检测主要采用以下几个方面,(1)基于颜色特征的障碍物检测[晁衍凯,徐昱琳,周勇飞,等.基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制[J].计算机技术与发展,2013,23(7):6-9.],(2)基于边界特征的障碍物检测[Caio M.Stereo-Based AutonomousNavigation and Obstacle Avoidance[C]//IFAC Intelligent Autonomous VehiclesSymposium.2013:211-216.]。(3)基于运动特性的障碍物检测[Kim J,Do Y.MovingObstacle Avoidance of a Mobile Robot Using a Single Camera[J].ProcediaEngineering,2012,41:911-916]。
目前坐骑式割草机的翻滚保护装置,在割草机遇到树枝等半空障碍物时,采用车辆避让、手动折叠或者人工眼睛判断控制翻滚保护装置的半自动化折叠,对于采用图像识别代替人眼进行计算机全面自动化实时准确控制翻滚保护装置的自动折叠,还没有专门的研究。
发明内容
发明目的:针对现有技术中存在的问题,本发明提供一种可以实时监测坐骑式割草机前方的障碍物情况,全面自动化实时控制翻滚保护装置进行自动折叠,避免因翻滚保护装置因结构高,影响割草机正常运行的坐骑式割草机翻滚保护装置及其保护方法。
技术方案:为解决上述技术问题,本发明提供一种坐骑式割草机翻滚保护装置,包括割草机,割草机顶部设置有自动折叠装置,所述自动折叠装置由上保护杠、下保护杠、转动轴和电控柜构成,所述转动轴分别与上保护杠和下保护杠连接,电控柜设置在下保护杠底部,下保护杠上焊接有支撑板,支撑板上固定设置有减速机,减速机的输出轴与连接块连接,所述连接块固定设置在上保护杠上,所述减速机与步进电机连接;所述下保险杠上设置有图像采集装置。
进一步的所述图像采集装置为双目摄像头,所述双目摄像头由左相机和右相机构成,左相机和右相机设置在相同水平面上。
一种如上所述的坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,具体步骤如下:
步骤一:启动电控柜和双目摄像头,通过采集控制器对坐骑式割草机作业时前方出现的障碍物产生脉冲信号,利用光纤传感器输送到图像采集卡,图像采集卡在收到脉冲信号后立即向CCD图像传感器发送采集信号并由摄像头完成采集;
步骤二:对双目摄像头进行标定,并对采集到的图像采用中值滤波法去噪声处理;
步骤三:对去除噪声的图像进行图像矫正处理,去除摄像头本身带来的径向畸变和切向畸变,获取准确的障碍物的双目图像;
步骤四:对图像矫正后的双目图像,进行图像校正处理,使双目图像处于理想的水平平行状态,获取障碍物的双目视差图像;
步骤五:对校正后的双目图像进行立体匹配,采用强纹理区域匹配;
步骤六:将步骤四中获取的双目视差图像发送至外部计算机进行障碍物三维分析评定,从障碍物的距离、大小和高度宽度进行分析,对坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面与割草机所在水平面进行判断,并将结果形成命令返回至保护装置上的电控柜,并通过电控柜内部的可编程控制器控制保护装置。
进一步的,所述步骤六中对对坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面与割草机所在水平面进行判断的结果有三种:
A:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面高于割草机中上保护杠顶端的水平面,则不形成结果命令,割草机继续前进;
B:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面处于割草机中上保护杠顶端和底端的水平面之间,则形成上保护杠进行自动折叠的命令,并将结果反馈至电控柜,通过电控柜控制上保险杠进行自动折叠;
C:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面低于割草机中上保护杠底端的水平面,则形成停止命令,并将结果反馈至电控柜,通过电控柜控制割草机制动装置将割草机行驶速度降为零。
进一步的,所述步骤二中对双目摄像头进行标定的具体步骤为:采用MATLAB自带的标定工具进行双目摄像头内外参数标定,内参数包括双目两个摄像头的焦距(fxx、fxy、fyx、fyy)、焦点位置(Cxx Cxy)和5个摄像头畸变参数(k1、k2、k3、p1、p2),外参数包括摄像头的旋转参数(ψ、θ)和三个平移参数(Tx,Ty,Tz)。
进一步的,所述步骤二中对采集到的图像采用中值滤波法去噪声处理的具体步骤为:一副图像f(x,y),用领域中值排序法去噪后的图像g(x,y)用下式表示
g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}
式中,W为二维模板,为3*3,5*5区域,med表示在以点(x,y)为中心的8个像素点区域内中值像素。
进一步的,所述步骤六中对障碍物进行三维分析判断的具体步骤为:
由计算机进行图像分析处理获取其双目视差图,双目视差(d=xl-xr)与障碍物到摄像机的距离Z的关系如下公式可得
其中T为双目摄像头的光轴之间距离,f为双目摄像头的焦距;因此双目视差大小与障碍物与摄像头的距离Z成反比关系,即障碍物形成的视差图中的视差大小(Z)与障碍物的实际距离(d)对等,障碍物的大小与双目视差图中的像素点个数对等,障碍物的高度和宽度与双目视差图中的特定像素范围有关;
障碍物的判定标准为双目视差图中扫描危险区域内满足像素大小的像素点个数超过设定值,则判定前方障碍物会与防滚保护装置进行碰撞干涉,翻滚保护装置需要自动折叠。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
本发明通过双目相机实时监控翻滚保护装置前方的障碍物情况,并将障碍物情况实时反馈给PLC,由其控制翻滚保护装置进行自动折叠,提高了坐骑式割草机的割草效率,且避免因人工控制不及时造成不必要的割草机车辆侧翻事故的发生。
本发明基于强纹理区域立体匹配的机器视觉障碍物检测,无需所要被检测的障碍物具有明显的颜色、边界和运动特征,只根据障碍物的三维空间属性进行障碍物是否与翻滚保护装置发生碰撞。本基于机器视觉的自动折叠系统,能够实时监控坐骑式割草机前方障碍物的情况,及时有效的进行翻滚保护装置自动折叠,提高了坐骑式割草机的作业效率,且避免因人工不及时造成割草机车辆不必要的侧翻事故的发生,充分发挥了翻滚保护装置保护驾驶员的功能。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明的整体流程图;
图3为实施例二的结构示意图。
1、上保护杠,2、支撑板,3、转动轴,4、下保护杠,5、右相机,6、电控柜,7、左相机,8、步进电机,9、连接块,10、减速机。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,进一步阐明本发明。
本发明包括安装在坐骑式割草机上的双目摄像头、PLC(可编程逻辑控制器)、自动折叠装置、检测计算机、接触开关、监控显示液晶屏。
其中摄像头是用来完成图像采集的部件,图像采集是通过采集控制器对坐骑式割草机作业时前方出现的障碍物产生脉冲信号,利用光纤传感器输送到图像采集卡,图像采集卡在收到脉冲信号后立即向CCD图像传感器发送采集信号并由摄像头完成采集;
PLC是一种数字运算操作的电子装置。它可以通过编制程序来执行逻辑运算、顺序运算、计时、计数和算术运算等操作的指令,并能通过数字式或模拟式的输入和输出。当PLC获得坐骑式割草机前方出现的障碍物会与翻滚保护装置发生碰撞时,控制翻滚保护装置进行自动折叠;
检测计算机是图像检测的运算装置,数码摄像头采集到的图像传送到数字计算机后,就要由计算机来对图像进行一系列的图像检测算法。对图像的识别检测,以及判断图像中出现的障碍物是否会与坐骑式割草机上的翻滚保护装置发生碰撞都是由计算机来完成的;
监控显示液晶屏是针对摄像头实时采集的坐骑式割草机前方出现的障碍物进行在线检测的监控画面,可以直观的看到检测内容和检测结果。
摄像头为两个焦距及其他内部参数完全相同的摄像头,两个摄像头处于水平平行状态,其光轴也是平行状态,两个摄像头采集到坐骑式割草机前方障碍物的图像会产生双目视差,障碍物检测系统利用双目视差判别障碍物属性,进一步决策判定翻滚保护装置是否进行自动折叠。
坐骑式割草机上安装视觉检测装置,通过双目摄像头实时获取坐骑式割草机前方的树枝等障碍物图像,再对获取的障碍物图像进行图像处理、识别判断翻滚保护装置前方的障碍物是否会与翻滚保护装置发生碰撞,通过实时监控判断前方障碍物的信息,PLC电气控制翻滚保护装置自动折叠,避免发生碰撞干涉。
由于坐骑式割草机进行割草工作场所中,翻滚保护装置可能会遇到到的障碍物大都处于静止且无明显颜色、边界特征的树枝等半空障碍物,因此本图像识别的障碍物检测方法采用双目强纹理区域立体匹配获取的双目视差图进行障碍物的距离、大小等信息的判定。
将焦距和分辨率等其参数相同的两个相机安装在坐骑式割草机适当的位置。安装时需保证两个相机与人类双眼的相对位置一样,双目相机的两个光轴是处于平行状态。
如图2所示,本发明包括以下步骤:
(1)对用于采集图像的双目摄像头进行标定,获取摄像头内外参数,用于摄像头采集的立体图像进行矫正和校正。
(2)对双目摄像头采集的图像采用中值滤波法去噪声处理,以获取清晰的图像,使得计算机图像处理的结果更加准确。
(3)对去除噪声的双目图像,进行图像矫正处理,去除摄像头本身带来的径向畸变和切向畸变,更加准确的获取障碍物的双目图像。
(4)对图像矫正后的双目图像,进行图像校正处理,使双目图像处于理想的水平平行状态,更好的获取障碍物的双目视差图像。
(5)对校正后的双目图像进行立体匹配,采用强纹理区域匹配,为获取双目视差做准备。
(6)利用障碍物产生的双目视差图像,进行障碍物三维分析评定,从障碍物的距离、大小和高度宽度进行分析,判断坐骑式割草机前方出现的障碍物是否将会与结构偏高的翻滚保护装置发生碰撞干涉,从而影响坐骑式割草机正常割草作业。根据判断结果,通过可编程控制器(PLC)控制翻滚保护装置进行自动折叠。
其中进行双目摄像头标定,获取双目相机的内外参数。包括:内参数包括双目两个摄像头的焦距(fxx、fxy、fyx、fyy)、焦点位置(Cxx Cxy)和5个摄像头畸变参数(k1、k2、k3、p1、p2),外参数包括摄像头的旋转参数(ψ、θ)和三个平移参数(Tx,Ty,Tz)。其中内参数用于接下来的双目图像矫正。双目外参数用于双目校正。双目摄像头标定采用数学分析软件MATLAB自带的标定工具箱进行标定。
中值滤波:给定一副图像f(x,y),用领域中值排序法去噪后的图像
g(x,y)用下式表示
g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}
式中,W为二维模板,通常为3*3,5*5区域,med表示在以点(x,y)为中心的8个像素点区域内中值像素。中值滤波去噪对椒盐噪声等随机噪声拥有良好的去噪能力。
双目图像矫正:去除双目摄像机因本身制造和安装等原因造成的相机径像畸变和切向畸变。利用计算机视觉处理库OpenCV中矫正算法的cvInitUnistortMap函数去除双目相机本身所带来的畸变影响。
双目图像校正:根据双目图像标定获取的相机外参数,包括旋转参数(ψ、θ)和三个平移参数(Tx,Ty,Tz),利用OpenCV中立体校正Bouguet算法进行双目校正,使得双目相机的光轴处于完全理想的水平平行状态,利于立体匹配双目视差的获取。
区域强纹理立体匹配:利用计算机视觉库OpenCV中cvCreateStereoBMState()进行强纹理区域匹配,它使用了一个叫“绝对误差累计”的小窗口(SAD)来查找左右两幅立体校正图像之间的匹配点。在一个强纹理场景中(如森林户外),每个像素都有可计算的深度。该立体匹配产生稠密的视差图,利于系统利用其判断坐骑式割草机前方的障碍物的三维情况,准确决策翻滚保护装置是否需要自动折叠。利用强纹理区域立体匹配进行双目视差的获取,并利用其双目视差图进行障碍物判断的方法,无需所检测的障碍物拥有明显的颜色、边界和运动特征,既能准确的实现障碍物的三维信息检测,包括障碍物的距离、大小和其阻碍覆盖范围的等信息。
其中基于强纹理的区域立体匹配主要的关键参数为用于寻找左右图像中匹配窗口SAD大小,其影响双目视差获取的准确性。
其系统立体匹配的参数设置如下:
CvStereoBMState*BMState=cvCreateStereoBMState();
assert(BMState!=0);
BMState->preFilterSize=5;//预处理滤波器窗口大小
BMState->preFilterCap=15;//预处理滤波器的截断值,
BMState->SADWindowSize=21;//SAD窗口大小,
BMState->minDisparity=-40;//最小视差
BMState->numberOfDisparities=64;//视差窗口
BMState->textureThreshold=5;//低纹理区域的判断阈值。
BMState->uniquenessRatio=14;//视差唯一性百分比
障碍物信息检测分析:坐骑式割草机前方的出现的障碍物由双目摄像头获取其双目图像,并由计算机进行图像分析处理获取其双目视差图,双目视差(d=xl-xr)与障碍物到摄像机的距离Z的关系如下公式可得
其中T为双目摄像头的光轴之间距离,f为双目摄像头的焦距。由公式可知双目视差大小与障碍物与摄像头的距离Z成反比关系。即障碍物形成的视差图中的视差大小(Z)与障碍物的实际距离(d)对等,障碍物的大小与双目视差图中的像素点个数对等,障碍物的范围(高度和宽度)与双目视差图中的特定像素范围有关。
判断坐骑式割草机前方的障碍物是否将会与翻滚保护装置发生碰撞干涉,从障碍物与翻滚保护装置的距离、其大小和三维高度、宽度判断。由上双目视差图与障碍物的三维属性之间的关系可知,障碍物的属性判断可由障碍物产生的视差图间接判断,即障碍物的判定标准为双目视差图中扫描危险区域内满足像素大小的像素点个数超过设定值,则判定前方障碍物会与防滚保护装置进行碰撞干涉,翻滚保护装置需要自动折叠。
根据机器视觉的障碍物检测结果判断翻滚保护装置是否需要自动折叠,利用微软中MSCOMM控件将障碍物检测结果传递给PLC,再由PLC进行逻辑编程控制翻滚保护装置进行自动折叠。
本发明的技术构思为:针对坐骑式割草机的翻滚保护装置因安全设计需要,结构偏高易与坐骑式割草机割草场所中树枝等半空障碍物发生碰撞,目前采用的是车辆避让或者进行停车进行手动人工控制翻滚保护装置折叠,这样影响坐骑式割草机工作效率,且有时会因为人工控制折叠不及时,导致侧翻事故的发生。针对这个特点本发明采用基于机器视觉障碍物检测的翻滚保护装置自动折叠系统设计。通过双目相机实时监控翻滚保护装置前方的障碍物情况,并将障碍物情况实时反馈给PLC,由其控制翻滚保护装置进行自动折叠,提高了坐骑式割草机的割草效率,且避免因人工控制不及时造成不必要的割草机车辆侧翻事故的发生。
具体的实施例一:以路障器为出现在坐骑式割草机前方2米内的障碍物为例。基于图像识别的翻滚保护装置的自动折叠步骤:
(1)采集图像:双目相机进行图像采集,获取路障器的双目图像。
(2)去噪声:利用中值滤波去除相机的光电转换时出现的噪声
(3)矫正:利用MATLAB标定获取的相机内外参数进行双目矫正,去除相机的畸变
(4)校正:利用OpenCV中立体校正Bouguet算法进行双目校正,使得双目相机的光轴处于完全理想的水平平行状态,利于立体匹配双目视差的获取。如图6所示。
(5)立体匹配获取视差:利用强纹理区域匹配,获取路障器的稠密视差图,根据视差图进行路障器的三维分析(距离、大小和覆盖范围)。
(6)根据图像处理获取的路障双目视差图,得出路障器的大小和与翻滚保护装置的距离。由结果判断出翻滚保护装置是否需要自动折叠。
(7)PLC电气控制器根据计算机图像处理的折叠判断结果,进行控制翻滚保护装置自动折叠。
如图1所示,本发明由上保护杠和下保护杠组成,上保护杠为U字形,上保护杠绕转动轴转动实现自动折叠,步进电机与减速机连接,减速机固定在支撑板上并且其输出轴与连接块连接,连接块焊接在上保护杠上,从而可使步进电机带动上保护杠折叠,支撑板焊接在下保护杠上。
将2个单目相机安装在下保护杠上实现双目功能,当坐骑式割草机进行割草作业时,图像采集系统对割草机前方的树枝等障碍物图像信息进行实时采集,并将障碍物图像信息输送到工业计算机,由工业计算机进行图像处理,对出现在翻滚保护装置前方的障碍物属性进行分析,产生是否碰撞的判断信号,根据障碍物属性检测结果,电控柜内的电气控制系统对整个设备实行自动折叠,避免与树干等障碍物发生碰撞。提高坐骑式割草机作业效率,提高驾驶员的生命安全。
实施例二:如图3所示,当机器视觉检测到割草机前方障碍物处于翻滚保护装置折叠后最低处以下部分时,当距离3米时进行报警,当离1米时则进行发送命令给PC,利用电气控制装置控制割草机停止前进.。
以上所述仅为本发明的实施例子而已,并不用于限制本发明。凡在本发明的原则之内,所作的等同替换,均应包含在本发明的保护范围之内。本发明未作详细阐述的内容属于本专业领域技术人员公知的已有技术。
Claims (7)
1.一种坐骑式割草机翻滚保护装置,包括割草机,其特征在于:割草机顶部设置有自动折叠装置,所述自动折叠装置由上保护杠、下保护杠、转动轴和电控柜构成,所述转动轴分别与上保护杠和下保护杠连接,电控柜设置在下保护杠底部,下保护杠上焊接有支撑板,支撑板上固定设置有减速机,减速机的输出轴与连接块连接,所述连接块固定设置在上保护杠上,所述减速机与步进电机连接;所述下保险杠上设置有图像采集装置。
2.根据权利要求1所述的一种坐骑式割草机翻滚保护装置,其特征在于:所述图像采集装置为双目摄像头,所述双目摄像头由左相机和右相机构成,左相机和右相机设置在相同水平面上。
3.一种如权利要求1或2所述的坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,其特征在于,具体步骤如下:
步骤一:启动电控柜和双目摄像头,通过采集控制器对坐骑式割草机作业时前方出现的障碍物产生脉冲信号,利用光纤传感器输送到图像采集卡,图像采集卡在收到脉冲信号后立即向CCD图像传感器发送采集信号并由摄像头完成采集;
步骤二:对双目摄像头进行标定,并对采集到的图像采用中值滤波法去噪声处理;
步骤三:对去除噪声的图像进行图像矫正处理,去除摄像头本身带来的径向畸变和切向畸变,获取准确的障碍物的双目图像;
步骤四:对图像矫正后的双目图像,进行图像校正处理,使双目图像处于理想的水平平行状态,获取障碍物的双目视差图像;
步骤五:对校正后的双目图像进行立体匹配,采用强纹理区域匹配;
步骤六:将步骤四中获取的双目视差图像发送至外部计算机进行障碍物三维分析评定,从障碍物的距离、大小和高度宽度进行分析,对坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面与割草机所在水平面进行判断,并将结果形成命令返回至保护装置上的电控柜,并通过电控柜内部的可编程控制器控制保护装置。
4.根据权利要求3所述的一种坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,其特征在于,所述步骤六中对对坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面与割草机所在水平面进行判断的结果有三种:
A:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面高于割草机中上保护杠顶端的水平面,则不形成结果命令,割草机继续前进;
B:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面处于割草机中上保护杠顶端和底端的水平面之间,则形成上保护杠进行自动折叠的命令,并将结果反馈至电控柜,通过电控柜控制上保险杠进行自动折叠;
C:当坐骑式割草机前方出现的障碍物所在的水平面低于割草机中上保护杠底端的水平面,则形成停止命令,并将结果反馈至电控柜,通过电控柜控制割草机制动装置将割草机行驶速度降为零。
5.根据权利要求3所述的一种坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,其特征在于,所述步骤二中对双目摄像头进行标定的具体步骤为:采用MATLAB自带的标定工具进行双目摄像头内外参数标定,内参数包括双目两个摄像头的焦距(fxx、fxy、fyx、fyy)、焦点位置(CxxCxy)和5个摄像头畸变参数(k1、k2、k3、p1、p2),外参数包括摄像头的旋转参数和三个平移参数(Tx,Ty,Tz)。
6.根据权利要求3所述的一种坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,其特征在于,所述步骤二中对采集到的图像采用中值滤波法去噪声处理的具体步骤为:一副图像f(x,y),用领域中值排序法去噪后的图像g(x,y)用下式表示
g(x,y)=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}
式中,W为二维模板,为3*3,5*5区域,med表示在以点(x,y)为中心的8个像素点区域内中值像素。
7.根据权利要求3所述的一种坐骑式割草机翻滚保护装置的保护方法,其特征在于,所述步骤六中对障碍物进行三维分析判断的具体步骤为:
由计算机进行图像分析处理获取其双目视差图,双目视差(d=xl-xr)与障碍物到摄像机的距离Z的关系如下公式可得
其中T为双目摄像头的光轴之间距离,f为双目摄像头的焦距;因此双目视差大小与障碍物与摄像头的距离Z成反比关系,即障碍物形成的视差图中的视差大小(Z)与障碍物的实际距离(d)对等,障碍物的大小与双目视差图中的像素点个数对等,障碍物的高度和宽度与双目视差图中的特定像素范围有关;
障碍物的判定标准为双目视差图中扫描危险区域内满足像素大小的像素点个数超过设定值,则判定前方障碍物会与防滚保护装置进行碰撞干涉,翻滚保护装置需要自动折叠。
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