基于机器视觉的对靶喷雾系统时延估计方法研究

发布时间：2018-10-25 15:47

【摘要】：对靶喷雾系统中的时延估计是关系到整个系统实际喷雾命中率的关键问题。首先对经典的机载对靶喷雾模型进行了分析,总结出理论上机载设备长度、硬件延时、算法耗时、农机运行速度和理论对靶精确度之间的关系;然后,在此基础上提出了一套基于双目机器视觉的核心速度测算方法,并设计了喷雾时延估计模型;最后,通过搭建完整软硬件实验平台实现了对算法的有效性验证。实验结果表明:该算法可以在常用的基于机器视觉的农机装备中实现准确的常规对靶喷雾时延估计。
[Abstract]:The time delay estimation of the target spray system is a key problem related to the actual spray hit rate of the whole system. Firstly, the classical airborne target spray model is analyzed, and the relationship between the length of the airborne equipment, the hardware delay, the time consuming of the algorithm, the speed of the farm machinery and the precision of the target is summarized. On this basis, a set of core speed estimation method based on binocular machine vision is proposed, and a spray time delay estimation model is designed. Finally, the validity of the algorithm is verified by building a complete software and hardware experimental platform. The experimental results show that the proposed algorithm can realize accurate time-delay estimation of conventional target spray in commonly used agricultural machinery equipment based on machine vision.
【作者单位】： 安徽三联学院计算机工程学院;中国科学院合肥物质科学研究院合肥技术创新工程院;
【基金】：国家自然科学基金项目(31401285,61475163)
【分类号】：S126;S49

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