CN105211034A - 一种车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种林木识别率高、速度快、成本低的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其步骤：车载平台移动时，二维激光雷达在扫描平面内对车载平台侧部的待测物体上下扫描，获取待测物体在扫描平面内的二维位置数据，并将二维位置数据传给计算机；计算机根据车速传感器测量的速度信号得到车载平台的移动位置数据，并将移动位置数据和二维位置数据结合转化为待测物体的三维位置数据；计算机再将从彩色CCD获取的待测物体的彩色图像信号与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体的三维彩色云点数据，再由计算机对三维彩色云点数据分析，识别适合对靶喷雾作业的林木，控制喷雾装置进行对靶喷雾作业。

Description

一种车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法

技术领域

本发明涉及一种车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法。

背景技术

车载式对靶喷雾是控制技术、喷雾技术在农业、林业应用中的集中表现，是近距离林业遥感的典型应用。车载式对靶喷雾机是广泛用于果园、行道树、观赏林等树木的农药喷洒设备之一。一般采用超声波、微波、光学成像、红外、激光测距等传感方式探测树木等靶标，通过控制***实现针对特定靶标的农药喷雾施用，从而实现对靶喷雾，这种方式也称为精确喷雾。在达到相同的防治效果的情况下，对靶喷雾技术减少了农药的使用量、降低了环境污染及人畜危害，近年来得到了广泛的推广。但是由于林木轮廓的多变性、林木间的杂乱性，特别是城镇行道树，其道路两边的车辆、建筑等都影响了对靶喷雾***对林木的识别，因此现有的林木对靶喷雾技术大多采用粗略的靶标识别方法来识别林木，以配合喷雾作业相对粗放的特点。粗略的靶标识别方法主要是通过简单的特征进行了有无靶标的识别，其误判率较高。因此，需要一种更精确的适合于林木对靶喷雾的靶标识别***，要求其成本低、速度快、林木识别率高。

发明内容

本发明的目的是提供一种林木识别率高、速度快、成本低的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法。

本发明的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，车载平台7上安装有二维激光雷达2、具有彩色CCD3的摄像头、车速传感器4、计算机5以及喷雾装置6；车速传感器4测量车载平台7在行驶方向8上的移动速度；该对靶喷雾方法包括下述步骤：

a、车载平台7移动时，二维激光雷达2在扫描平面内对车载平台侧部的待测物体1上下扫描，获取待测物体在扫描平面内的二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，并将二维位置数据传给计算机5；

b、计算机5根据车速传感器4测量的速度信号得到车载平台的移动位置数据，并将移动位置数据和二维位置数据结合转化为待测物体1的三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)；

c、计算机5再将从彩色CCD3获取的待测物体的彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体1的三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)，

d、再由计算机5对三维彩色云点数据分析，识别适合对靶喷雾作业的林木，控制喷雾装置进行对靶喷雾作业。

本发明的有益效果：在喷雾车辆的车载平台上安装彩色摄像头及二维激光雷达，该激光雷达的扫描面与车辆行驶方向相垂直，计算机同时通过车速传感器测量车辆的行驶速度，形成外界环境的三维坐标(位置)数据，并与彩色摄像头拍摄的彩色图像信号按几何关系映射融合得到对外界环境的三维彩色数据，再由计算机从三维彩色数据中找出待喷雾的林木靶标，计算出相应的喷雾量，最终控制喷雾，以达到对靶喷雾的目的。

二维激光雷达可以测得物点的距离数据，彩色CCD测得物点的图像坐标及色彩数据，这两组数据具有对相同物点的不同描述，即激光雷达测得的距离信息与CCD色度信息是同一物点的坐标数据、色度数据在不同坐标系下的描述。本发明将车辆移动速度、二维坐标数据、色度数据三者相结合，实现了对外界环境的三维彩色成像，适合对靶喷雾作业要求。

在此过程中，计算机读取高速线扫描激光雷达获得二维测距数据，结合车速信号，形成三维激光雷达测距数据流；再结合读取到的相应时刻彩色摄像头获取的作业区图像信号，根据测量目标激光云点与彩色CCD测量数据的映射关系，使得激光雷达测得的距离、方位等坐标数据与彩色CCD获得的图像信息进行数据融合，实现了满足对靶喷雾作业要求的三维彩色成像数据流。

本发明的目的是这样实现的：该车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，车载平台7上安装有二维激光雷达2、具有彩色CCD3的摄像头、车速传感器4、计算机5以及喷雾装置6；车速传感器4测量车载平台7在行驶方向8上的移动速度；车载平台7移动时，二维激光雷达2在扫描平面内对车载平台侧部的待测物体1上下扫描，获取待测物体在扫描平面内的二维位置数据，并将二维位置数据传给计算机5；计算机5根据车速传感器4测量的速度信号得到车载平台的移动位置数据，并将移动位置数据和二维位置数据结合转化为待测物体1的三维位置数据；计算机5再将获取的彩色CCD3的彩色图像信号，与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体1的三维彩色云点数据，再由计算机5对三维彩色云点数据分析，识别适合对靶喷雾作业的林木，控制喷雾装置进行对靶喷雾作业。本车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法对林木识别率高，自动化程度高，作业速度快、成本低。

上述的对靶喷雾方法，二维激光雷达2的扫描平面与车载平台的行驶方向垂直。

上述的对靶喷雾方法，步骤d中，计算机5对三维彩色云点数据进行如下分析，识别出对靶喷雾作业的林木的方法是：

当三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)同时满足下述三个条件：45＜R_i+G_i+B_i＜720； $\frac{2G_i}{R_i+B_i+1}\&GreaterEqual;1;R_{min}<\sqrt{{X_i}^2+{Y_i}^2+{Z_i}^2}<R_{max};$ 则待测物体1为对靶喷雾作业的林木。由于树木图像的多变性，特别是树木缝隙与树阴暗处的明暗对比突出等特点，本发明特采用明暗色彩提取采用加权算法，能较好的适应过亮与过暗的图像点，把太亮或太暗的非树木对象排除在喷雾范围内。R_min、R_max表示二维激光雷达到被测定点的最短距离、最远距离，可由用户设定。保证了靶标在适当的距离范围内。保证了从彩色背景中，提取绿色，或近似绿色的部分。

上述的对靶喷雾方法，在步骤a后、步骤b前有步骤a1：计算机5对待测物体在扫描平面内的二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，进行筛选，如果X_min＜x_i＜X_max、Y_min＜y_i＜Y_max则保留该二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，否则则丢弃该二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)。X_min、X_max是待测物体在二维激光雷达2的扫描平面内的一个方向(如x轴方向)上的最近距离和最远距离，Y_min、Y_max是待测物体在二维激光雷达2的扫描平面内的另一个方向(如y轴方向)上的最近距离和最远距离。X_min、X_max、Y_min、Y_max是人为设定的，保证了靶标在适当的距离范围内。

上述的对靶喷雾方法，步骤c的具体过程：计算机5获取的待测物体的彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)后，对该数据的RGB三原色分量按下述方法进行绿色色彩提取处理，处理后的图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)只有P_Xi,Yi(0,0,0)或P_Xi,Yi(0,255,0)两种：

$(R_i,G_i,B_i)=\left\{\begin{array}{cc}(0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&GreaterEqual;720\\ (0,0,0)& \frac{2G_i}{R_i+B_i+1}<1\\ (0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&le;45\\ (0,255,0)& 45<R_i+G_i+B_i<720\&cap;\frac{2G_i}{R_i+B_i+1}\&GreaterEqual;1\end{array}\right.$ 公式(1)

然后计算机再把处理后的图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体(1)的三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)；

步骤d的具体过程：计算机对三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)按照下述方法处理成靶标云点Q_i,j：

$Q_{i,j}=\left\{\begin{array}{cc}1& R_{min}<\sqrt{{X_i}^2+{Y_i}^2+{Z_i}^2}<R_{\max }\&cap;(R_i,G_i,B_i)=(0,255,0)\\ 0& else\end{array}\right.$ 公式(2)

然后计算机读取靶标云点Q_i,j按下述方法进行计算： $S=\left\{\begin{array}{cc}1& \underset{i=0,j=0}{\overset{i=I,j=J}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Q}_{i,j}\&GreaterEqual;M\\ 0& \end{array}\right.;$ 如果S＝1则控制喷雾装置进行喷雾作业，如果S＝0则控制喷雾装置不进行喷雾作业；I，J分别为喷雾区间的大小，M为数量阈值常数，范围0～I*J。

步骤c中，计算机同时获取彩色CCD的彩色图像数据P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，对该数据的RGB三原色分量进行绿色色彩提取。由于树木图像的多变性，特别是树木缝隙与树阴暗处的明暗对比突出等特点，明暗色彩提取采用加权算法，见公式(1)，能较好的适应过亮与过暗的图像点。经过该公式(1)处理后的图像像点只有黑色(0,0,0)及绿色(0,255,0)两种，即方便在屏幕上显示，也方便于后续处理。

步骤d中，对三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)按照公式(2)处理成靶标云点Q_i,j，即保证了靶标在适当的距离范围内，又确保了靶标的绿色特性。

附图说明

图1是本发明的总体结构图。

图中：1、待测物体2、二维激光雷达3、彩色CCD4、车速传感器5、计算机6、喷雾装置7、车载平台8、行驶方向

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

图1中，待测物体1是对靶喷雾的靶标，其大小、位置、复杂程度等未知。车载平台7上安装有高速线扫描二维激光雷达2、具有彩色CCD3的摄像头、计算机5以及喷雾装置6。该激光雷达的扫描平面与车辆行驶方向相垂直，二维激光雷达2与具有彩色CCD3的摄像头安装在车载平台7的前端，目的是提前获取数据信息，由计算机5进行决策，最后控制布置在车载平台7后部的喷雾装置6。车速传感器4测量车载平台7在行驶方向8上的移动速度。车载平台7在图1所示行驶方向8移动时，二维激光雷达2的扫描平面依次从右向左扫描待测物体1，并将扫描二维数据流P_i，j(x_i,y_i)传给计算机5；在此同时，计算机5结合车速传感器4的测量的车载平台7移动速度信号，计算出相应的位移，将数据转化为三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)。计算机5将获取的彩色CCD3的彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，与三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)按几何关系映射融合，形成了三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)。再由计算机5通过色彩识别结合云点数据分析，最终实现对林木靶标的识别。

二维激光雷达可以测得物点的距离数据，彩色CCD图像测得物点的图像坐标及色彩数据，这两组数据具有对相同物点的不同描述，即激光雷达测得的距离信息与CCD色度信息是同一物点的坐标数据、色度数据在不同坐标系下的描述。本发明将车车辆移动速度、二维坐标数据、色度数据三者相结合，实现了对外界环境的三维彩色成像，适合对靶喷雾作业要求。

在此过程中，计算机读取高速线扫描激光雷达获得二维测距数据，结合车速信号，形成三维激光雷达测距数据流；再结合读取到的相应时刻彩色摄像头获取的作业区图像信号，根据测量目标激光云点与彩色CCD测量数据的映射关系，使得激光雷达测得的距离、方位等坐标数据与彩色CCD获取的图像信息进行数据融合，实现了满足对靶喷雾作业要求的三维彩色成像数据流。

所述车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，详细过程如下。

1,计算机获取二维激光雷达的数据

计算机获取二维激光雷达的数据云点P_i，j(x_i,y_i)后，首先进行阈值过滤，即采集结果与矩形窗函数相乘，以获取制定范围区间的数据，去除距离过近及过远的数据。再结合车辆的移动速度与二维激光雷达的帧率，最终将处理后的数据保存为三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)。

2,获取彩色CCD的图像数据

计算机同时获取彩色CCD的图像数据P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，对该数据的RGB三原色分量进行绿色色彩提取。由于树木图像的多变性，特别是树木缝隙与树阴暗处的明暗对比突出等特点，特采用明暗色彩提取采用加权算法，见公式(1)，能较好的适应了过亮与过暗的图像点。

$(R_i,G_i,B_i)=\left\{\begin{array}{cc}(0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&GreaterEqual;720\\ (0,0,0)& \frac{2G_i}{R_i+B_i+1}<1\\ (0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&le;45\\ (0,255,0)& 45<R_i+G_i+B_i<720\&cap;\frac{2G_i}{R_i+B_i+1}\&GreaterEqual;1\end{array}\right.$ 公式(1)

根据公司(1)，R_i,G_i,B_i必须同时满足45＜R_i+G_i+B_i＜720、这两个条件时，(R_i,G_i,B_i)＝(0,255,0)。其它情形下，(R_i,G_i,B_i)＝(0,0,0)。

经过该公式处理后的图像像点只有黑色(0,0,0)及绿色(0,255,0)两种，即方便在屏幕上显示，也方便于后续处理。

3,形成了三维彩色云点数据

彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，与三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)按几何关系映射融合，形成了三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)，即任一个点P_i,j包含了数据的空间位置信息(x_i,y_i,z_i)也包含了该点的色彩信息(R_i,G_i,B_i)。对数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)按照公式(2)进行阈值处理成靶标云点Q_i,j，该处理即保证了靶标在适当的距离范围内又确保了靶标的绿色特性((R_i,G_i,B_i)＝(0,255,0))，也就是说，靶标必须同时满足在适当的距离范围内、绿色特性这两个条件时，Q_i,j＝1。如果，靶标不在适当的距离范围内，或者靶标不是绿色，Q_i,j＝0。R_min、R_max表示二维激光雷达到被测定点的最短距离、最远距离，可由用户设定。

$Q_{i,j}=\left\{\begin{array}{cc}1& R_{min}<\sqrt{{X_i}^2+{Y_i}^2+{Z_i}^2}<R_{\max }\&cap;(R_i,G_i,B_i)=(0,255,0)\\ 0& else\end{array}\right.$ 公式(2)

4,控制喷雾装置中的喷雾电磁阀

当车辆移动时，计算机读取靶标云点Q_i,j进入数量阈值按公式(3)进行检测，以控制喷雾电磁阀的开启与闭合，最终实现对靶喷雾。

$S=\left\{\begin{array}{cc}1& \underset{i=0,j=0}{\overset{i=I,j=J}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Q}_{i,j}\&GreaterEqual;M\\ 0& \end{array}\right.$ 公式(3)

公式(3)中，若满足则S＝1，表示喷雾电磁阀开启进行对靶喷雾；若不满足则S＝0，表示喷雾电磁阀关闭。

I，J分别为喷雾区间的大小，M为数量阈值常数，范围0～I*J，可由用户设定。

Claims (5)

1.一种车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其特征是：车载平台(7)上安装有二维激光雷达(2)、具有彩色CCD(3)的摄像头、车速传感器(4)、计算机(5)以及喷雾装置(6)；车速传感器(4)测量车载平台(7)在行驶方向(8)上的移动速度；该对靶喷雾方法包括下述步骤：

a、车载平台(7)移动时，二维激光雷达(2)在扫描平面内对车载平台侧部的待测物体(1)上下扫描，获取待测物体在扫描平面内的二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，并将二维位置数据传给计算机(5)；

b、计算机(5)根据车速传感器(4)测量的速度信号得到车载平台的移动位置数据，并将移动位置数据和二维位置数据结合转化为待测物体(1)的三维位置数据P_i,j(x_i,y_i,z_i)；

c、计算机(5)再将从彩色CCD(3)获取的待测物体的彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)，与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体(1)的三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)，

d、再由计算机(5)对三维彩色云点数据分析，识别适合对靶喷雾作业的林木，控制喷雾装置进行对靶喷雾作业。

2.根据权利要求1所述的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其特征是：二维激光雷达(2)的扫描平面与车载平台的行驶方向垂直。

3.根据权利要求1所述的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其特征是：步骤d中，计算机(5)对三维彩色云点数据进行如下分析，识别出对靶喷雾作业的林木的方法是：

当三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)同时满足下述三个条件：15*3＜R_i+G_i+B_i＜240*3； 则待测物体(1)为对靶喷雾作业的林木。

4.根据权利要求1、2或3所述的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其特征是：在步骤a后、步骤b前有步骤a1：计算机(5)对待测物体在扫描平面内的二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，进行筛选，如果X_min＜x_i＜X_max、Y_min＜y_i＜Y_max则保留该二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)，否则则丢弃该二维位置数据P_i，j(x_i,y_i)。

5.根据权利要求1所述的车载式林木三维彩色成像对靶喷雾方法，其特征是：

步骤c的具体过程：计算机(5)获取的待测物体的彩色图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)后，对该数据的RGB三原色分量按下述方法进行绿色色彩提取处理，处理后的图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)只有P_Xi,Yi(0,0,0)或P_Xi,Yi(0,255,0)两种：

$(R_i,G_i,B_i)=\left\{\begin{array}{cc}(0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&GreaterEqual;240*3\\ (0,0,0)& \frac{2G_i}{R_i+B_i+1}<1\\ (0,0,0)& R_i+G_i+B_i\&le;15*3\\ (0,255,0)& 15*3<R_i+G_i+B_i<240*3\&cap;\frac{2G_i}{R_i+B_i+1}\&GreaterEqual;1\end{array}\right.$

然后计算机再把处理后的图像信号P_Xi,Yi(R_i,G_i,B_i)与三维位置数据按几何关系映射融合，形成待测物体(1)的三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)；

步骤d的具体过程：计算机对三维彩色云点数据P_i,j(x_i,y_i,z_i,R_i,G_i,B_i)按照下述方法处理成靶标云点Q_i,j： $Q_{i,j}=\{\begin{array}{cc}1& R_{min}<\sqrt{{X_i}^2+{Y_i}^2+{Z_i}^2}<R_{\max }\&cap;(R_i,G_i,B_i)=(0,255,0)\\ 0& else\end{array};$ 然后计算机读取靶标云点Q_i,j按下述方法进行计算： $S=\left\{\begin{array}{cc}1& \underset{i=0,j=0}{\overset{i=I,j=J}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Q}_{i,j}\&GreaterEqual;M\\ 0& \end{array}\right.;$ 如果S＝1则控制喷雾装置进行喷雾作业，如果S＝0则控制喷雾装置不进行喷雾作业；I，J分别为喷雾区间的大小，M为数量阈值常数，范围0～I*J。