基于立体视觉技术的多种农田障碍物检测方法

被引：17

作者：

杨福增 ^{[1
]}

刘珊 ^{[1
]}

陈丽萍 ^{[2
]}

宋怀波 ^{[1
]}

王元杰 ^{[1
]}

兰玉彬 ^{[3
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学机械与电子工程学院

[2] 西北农林科技大学信息工程学院

[3] 德州农工大学农业工程系

来源：

农业机械学报 | 2012年 / 43卷 / 05期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

农业机器人; 双目立体视觉; 立体匹配; 障碍物;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并使用计算机视觉函数库OpenCV,提高了算法的实时性。试验表明:障碍物与摄像机的距离小于2 000 mm时,准确识别率在96%以上,深度的绝对误差在±30 mm内(即相对误差在1.5%以下),且完成一次障碍物检测的时间小于100 ms。

引用

页码：168 / 172+202 +202

页数：6

共 9 条

[1]

学习OpenCV.[M].(美) 布拉德斯基 (Bradski;G.) ; (美) 克勒 (Kaehler;A.) ; 著.清华大学出版社.2009,

[2]

机器视觉.[M].张广军编著;.科学出版社.2005,

[3] A stereovision-based crop row detection method for tractor-automated guidance [J].