[发明专利]一种基于计算机视觉技术的梧桐树悬铃清理装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种城市马路清洁卫生装置。

背景技术

在题为《一种基于虚拟现实技术车载梧桐树悬铃剪球机》发明专利申请201110385296x中，提出了一种冬季通过人工手动操作剪除梧桐树悬铃（悬挂的球形种子）的装置， 这种装置包括一个观测-剪切操作平台、立体图像显示器与剪切机位置控制器，观测-剪切操作平台上具有两个相隔特定距离且位置在平台固定的摄像头，以及位置可以三维移动的悬铃剪切机驱动机构。操作员根据立体图像显示器（两个独立图像播放器对两眼分别播放从两个摄像头所获得的图像），通过摇杆操纵安装在液压机构控制悬臂的旋转剪切机动作，实现冬季悬铃的剪切工作。

此方案的优点是操纵系统直观简单而且远比高压水流冲刷有效，但是上述方法问题非常突出，劳动强度大，效率不够高。应当引入计算机视觉识别与控制系统，以求改善劳动条件，提高工作效率。

20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉已经得到充分关注和发展。当前，计算机视觉的应用已经在多个方向是得到开展。

经过数十年的研究与开发，计算机视觉技术虽然还没有达到完全成熟程度，但是也已经初步建立了包括图像获取，预处理，特征提取，高级处理与建模等步骤在内的计算机视觉形成的基本模式。

在图像获取阶段，一幅数字图像是由一个或多个图像感知器（各种光敏摄像机，包括遥感设备，X射线断层摄影仪，雷达，超声波接收器）产生，原始图片可以是普通的二维图像，三维图组或者一个图像序列，在图像预处理阶段，用诸如平滑去噪声、提高对比度，调整图形尺寸比例等方法为随后的特征提取进行准备。

在特征提取阶段，可以采用局部化的特征点检测如边角检测，斑点检测，检测与分割等方法提出图像的特征。

在高级处理建模阶段，数据通常具有较的数量，如数据仅集中在图像中经先前处理被认为含有目标物体的部分。这时应当将处理结果按照前提要求进行进一步验证，并估测定基本参数，并对目标进行分类。

到目前为止，计算机视觉还没有形成普适通用的应用方式，这导致计算机视觉的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。目前计算机视觉引起广泛关注的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航， 美国与欧洲一些公司都在积极开发视觉导航自主车辆，Google开发的自动驾驶车辆已经安全试运行10多万公里，我国国防科技大学研制的自动驾驶车辆也已经上路试运行，一次成功地运行了286公里，自主进行67此超车。

发明内容

在计算机视觉技术基础上开发的自动驾驶车辆距离实用估计还有不短的年月，同时预计还需要付出相当高的开发成本。这时因为基于计算机视觉的车辆自动驾驶需要极高的安全要求自动驾驶车辆需要有比人工驾驶更高的安全性。另一方面，如果将计算机视觉应用于梧桐树悬铃剪除倒是可以在比较短的周期内完成开发，这是因为，选择在冬季梧桐树叶落光时进行梧桐悬铃剪除工作，而且无需极高的正确率，既可以漏剪个别悬铃，也可以在操作中剪断一些梧桐树树枝。所以，梧桐树悬铃清除与在道路上绝对不可撞车，绝对不可伤及人的自动驾驶系统相比，其要求要宽松很多。可以预期，现在已经达到的计算机视觉技术基础上，无需大幅度改进，即可推广到梧桐树悬铃剪除应用中。

计算机视觉系统控制剪除梧桐树悬铃（悬挂的球形种子）的装置A与Z，安装在一辆专用卡车的车厢B上。剪除梧桐树悬铃（悬挂的球形种子）的装置A包括摄像-剪切操作平台A1，为一个框架结构，A1安装在组合液压机构A2上，A2具有比较大的动作幅度。摄像-剪切操作平台A1具有相隔特定距离并固定在平台A1上的两个摄像头A11，A12，悬铃剪切机A16及其A13的位置三维移动的驱动机构A14。悬铃剪切机A16为旋转剪切机，包括电动机或气动旋转装置A161，以及安装在电动机轴上的盘铣刀状的切割片A162,此外，设有辅助摄像机A13，A14随剪切机A16移动。

固定在摄像-剪切操作平台A1两个摄像头A11，A12所获得的图像经过电缆或光缆传送到位于驾驶室B2中的计算机视觉处理系统，根据处理结果，确定下一个作业目标，即下一个剪切的悬铃，通过驱动机构A14移动剪切头A16靠近作业目标，摄像头A13，A14可以向计算机视觉系统提交移动过程图像，以保证移动作业的准确性与稳定性。一个区域作业完成以后，计算机视觉系统可以向操作员提出操作组合液压机构A2，或移动车辆位置的请求。

图1为车载梧桐树悬铃剪切清理装置使用展开示意图；

图2为车载梧桐树悬铃剪切清理装置收缩运输示意图。

基于虚拟现实技术的车载梧桐树悬铃清理装置应当在冬季晚间操作，以避免白天的阳光干扰立体成像，同时避开交通高峰在道路具有更好一些操作条件。操作还需要安排适当的灯光照明系统。