0 引言

　　精準農(nóng)業(yè)(Precision Agriculture)作為當今世界農(nóng)業(yè)發(fā)展的新潮流，通過信息技術(shù)支持,，可以實現(xiàn)定位,、定時、定量的現(xiàn)代化農(nóng)事操作技術(shù)實施與管理,，以最節(jié)省的投入得到更高的收入,，并高效地利用各類農(nóng)業(yè)資源為目的[1]。在這一應(yīng)用背景下，一種可超低空作業(yè),，具有重量輕,、折疊尺寸小、操作距離遠等優(yōu)點的新型多旋翼飛行器——“農(nóng)藥噴霧飛行器”應(yīng)運而生,。它特別適合于山地丘陵,、地塊小、間作套種地塊多的農(nóng)作物病蟲害防治,。但是這種飛行器一般采用人工遙控控制,，這就需要技術(shù)人員時刻觀察并判斷飛行器是否飛出農(nóng)田邊界,，這不僅造成人力資源的浪費,，而且效率相對較低，易出現(xiàn)誤判[2],，尤其當農(nóng)作物過高,，飛行器超低空飛行時，工作人員的視角容易受到限制,，這個問題就表現(xiàn)得更加突出,。

　　針對上述問題，本文設(shè)計了一個能夠自動檢測農(nóng)藥噴霧飛行器是否越界的智能控制系統(tǒng),。本系統(tǒng)融入了嵌入式技術(shù),、圖像處理技術(shù)和測控等技術(shù)，并以Contex-A8為內(nèi)核的S5PV210作為核心平臺,， 在第三方庫OpenCV,、Qt的基礎(chǔ)上通過混合高斯模型、形狀特征提取等算法實現(xiàn)了運動目標的檢測,、識別和定位,，最終實現(xiàn)了農(nóng)藥噴霧飛行器越界檢測，并通過無線模塊控制農(nóng)藥噴霧飛行器智能飛行,，無人操控,。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠很好地識別到飛行器并準確地控制農(nóng)藥噴霧飛行器飛行,，減輕了工作人員的體力勞動,，同時提高了工作效率。

1 飛行器越界控制系統(tǒng)農(nóng)田作業(yè)分析

　　假設(shè)矩形ABCD為一塊農(nóng)田的模擬圖,，如圖1所示,，表1為設(shè)置的農(nóng)藥噴霧飛行器飛行參數(shù)。農(nóng)藥噴霧飛行器的運動方向越界判定分析如下：

　　假設(shè)農(nóng)藥噴霧飛行器的飛行軌跡為從農(nóng)田的BC邊界飛入,，垂直飛到AD邊界再折返,，以此類推。由表1的參數(shù)可知攝像頭標定的邊界應(yīng)在農(nóng)田ABCD的內(nèi)部(至少距邊界1 m內(nèi))，如直線fg和eh所示,。

　　當農(nóng)藥噴霧飛行器從攝像頭2前飛過,，系統(tǒng)根據(jù)越界檢測算法可以檢測到農(nóng)藥噴霧飛行運動軌跡，并判斷飛行方向為從右向左（如圖2所示）,，即進入農(nóng)田,，此時不發(fā)出控制信號；當飛行器飛至攝像頭1前,，即eh線時,，根據(jù)運動軌跡判斷飛行方向向左，即要飛出邊界,，此時發(fā)出控制信號,，使飛行器沿eh向下平移并折返；當飛行器折返后再次飛至線fg時,，運動軌跡判斷飛行方向向右,，即要飛出邊界，此時發(fā)出控制信號,。以此類推,，直至控制農(nóng)藥噴霧飛行器完成整個農(nóng)田噴藥作業(yè)。

2 越界控制系統(tǒng)方案設(shè)計

　　2.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

　　系統(tǒng)的核心平臺是以Contex-A8為內(nèi)核的S5PV210主板,，利用USB高清攝像頭實時捕獲農(nóng)田邊界的視頻信號,，然后視頻信號經(jīng)Contex-A8分析和處理后實現(xiàn)農(nóng)藥噴霧飛行器這個運動目標的檢測、識別和定位,，進而判斷其是否越過農(nóng)田邊界,，最終系統(tǒng)通過無線模塊nRF24L01實現(xiàn)對農(nóng)藥噴霧飛行器智能控制。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖如圖3所示,。

　　2.2 USB高清攝像頭

　　USB高清攝像頭采用的是TTQ甜甜圈的USB2.0高速廣角超高清監(jiān)控攝像頭,，其采用CMOS傳感器，CS標準卡口,，最大分別率為1 024×768,，像素為1 200萬，每秒可以采集30幀圖像,，視頻幀的格式是YUV422或者MJPG,。鏡頭采用的是焦距為2.8～12 mm，通光口徑為1.4 mm,，視場角為25°～103°的廣角攝像頭,，清晰成像距離可達到800 m。

　　2.3 無線收發(fā)模塊

　　nRF24L01是一款工作在2.4~2.5 GHz世界通用ISM頻段的單片無線收發(fā)器芯片,，具有125個可選工作頻道,，數(shù)據(jù)傳輸率為1(或2) Mb/s,，SPI接口數(shù)據(jù)速率為0~8 Mb/s，工作電壓為1.9~3.6 V,，擁有自動應(yīng)答及自動重發(fā)功能[3],。

3 越界檢測控制程序設(shè)計

　　農(nóng)藥噴霧飛行器越界檢測控制程序是基于QT和OpenCV開發(fā)，運行環(huán)境為ARM-Linux嵌入式操作系統(tǒng),，核心算法主要包括對圖像的預(yù)處理,、基于混合高斯模型的運動目標檢測、基于形狀特征的目標識別定位,、基于質(zhì)心位置和運動方向的目標越界檢測等,，最終實現(xiàn)對農(nóng)藥噴霧飛行器的越界判斷和通過無線模塊對其的控制。農(nóng)藥噴霧飛行器越界檢測控制程序設(shè)計框圖如圖4所示,。

　　3.1 第三方計算機視覺庫OpenCV的移植

　　OpenCV是由Intel公司發(fā)起并參與開發(fā)且在近年來迅速普及的計算機視覺研究工具,，是一個跨平臺的計算機視覺庫[4]。它源代碼開放,，輕量高效,，并提供了非常豐富的幀提取函數(shù)和視覺處理算法,，使開發(fā)者可以在其視頻開發(fā)或圖像處理項目中直接進行算法移植或?qū)⑵涮砑幼约壕帉懙某绦蛑?，達到事半功倍的效果[5]。移植過程為,，首先從官網(wǎng)上下載源碼包,，然后根據(jù)嵌入式ARM系統(tǒng)安裝步驟安裝交叉編譯器、參數(shù)配置和編譯,，經(jīng)測試最終使用的版本為OpenCV2.4.2,。

　　3.2 圖像預(yù)處理

　　考慮到圖像處理涉及到大量的矩陣操作和S5PV210的性能以及監(jiān)控區(qū)域的復(fù)雜性，預(yù)處理線程首先采用人工標定的方法對視頻的每一幀進行ROI（感興趣區(qū)域）提取,，然后使用OpenCV的blur()和GaussianBlur()等庫函數(shù)對圖像進行去噪,、消除模糊和增強對比度等處理，最終得到一個有利于后期處理的圖片,。整個過程如圖5所示,，其圖像中的豎直黑線表示界線。

　　3.3 混合高斯模型[6]目標檢測算法實現(xiàn)

　　高斯模型是一種用高斯概率密度函數(shù)來量化對象并將其分解為由若干個高斯概率密度函數(shù)所組成的模型,?；诟咚鼓Ｐ偷谋尘疤崛〗⒃谙袼丶墸煌趩胃咚鼓Ｐ偷氖?，混合高斯模型將圖像的每個像素設(shè)計成由若干個(一般為3～5個)高斯模型根據(jù)各自的權(quán)值加和共同產(chǎn)生的[7],。然后將采集到的圖像像素與這幾個高斯分布分別進行匹配，以確定哪些像素屬于背景,。又因為監(jiān)控區(qū)域時刻都會有變化,，比如風吹樹動,、人員流動或物體的進入等，使最初得到的背景不再具有可信度,，因此還需要不斷地對各個高斯分布的權(quán)值,、均值和方差進行實時更新，這樣處理有助于抗噪,，比如光照變化,、樹葉晃動等，以達到背景模型的更準確表達,。其中混合高斯像素點判為背景的概率計算公式如下：

　　其中Xt的概率p(Xt)是該像素分別屬于K個高斯分布的概率加權(quán)和,；K為高斯模型的數(shù)量(3～5個)；(k,，t)分別表示t時刻第k個高斯模型的權(quán)重,、均值和方差，表示t時刻第k個高斯模型的概率密度函數(shù),。

　　混合高斯參數(shù)更新函數(shù)為：

　　其中,，M(k，t)=1,，匹配成功

　　0,，匹配不成功，a(取值0～1之間)為各個高斯分布權(quán)重的更新率,；?籽為參數(shù)的更新率,，?籽越大，參數(shù)調(diào)整越快,。

　　混合高斯背景更新函數(shù)為：

　　其中H表示經(jīng)過以上步驟的調(diào)整得到的K個高斯分布并取前H個高斯分布作為新的背景,；T表示屬于背景高斯分布的權(quán)值和占總權(quán)值的最小比例；b是滿足T的最合適的高斯分布數(shù),。

　　根據(jù)以上理論,，基于OpenCV實現(xiàn)混合高斯模型目標檢測算法的關(guān)鍵代碼為：

　　BackgroundSubtractorMOG mog;//定義混合高斯

　　mog(frame, foreground, 0.02); //更新背景圖片并且輸出前景

　　threshold(foreground, foreground, 128, 255,

　　THRESH_BINARY_INV);

　　3.4 目標的識別定位算法

　　運動目標識別定位算法如圖6所示，其中形態(tài)學濾波是為消除細小的噪聲干擾又能填充物體內(nèi)細小的空洞,，有利于目標輪廓提取,，質(zhì)心坐標是根據(jù)連通域的幾何距求出。一幅數(shù)字圖像的階2-D距定義為：

　　其中M和N分別是圖像的高和寬,，p和q是非零正整數(shù),，mpq為(p+q)矩。根據(jù)式(4)的mpq可求出連通域質(zhì)心坐標,，質(zhì)心的計算公式為：

　　其中x表示質(zhì)心的橫坐標,，y表示質(zhì)心的縱坐標。最后將質(zhì)心(x,，y)坐標輸出,，為目標越界判斷和控制提供依據(jù),。

　　運動目標識別定位算法的實現(xiàn)代碼如下：

　　(1)調(diào)用OpenCV的庫函數(shù)dilate()和erode()函數(shù)，實現(xiàn)二值形態(tài)學閉運算,。具體實現(xiàn)代碼為：

　　dilate( foreground, foreground, element);//膨脹

　　erode( foreground, foreground, element); //腐蝕

　　其中每一個函數(shù)中第一個foreground表示輸入圖像,，第二個表示經(jīng)函數(shù)處理后輸出圖像，element表示用于腐蝕和膨脹處理的模板,。

　　(2)調(diào)用函數(shù)：find_Contours(foreground, outgroud, con-

　　tours, point_num, MAX_CON) 提取二值圖像中有效輪廓存于contours中,。其中foreground表示輸入待提取輪廓的圖像；outgroud表示輸出圖像,；contours是一個容器變量,，用以存放輪廓的數(shù)量、長度和每個輪廓的坐標,；point_num和MAX_CON分別表示有效輪廓的下限和上限,，濾除無效輪廓。

　　(3)調(diào)用函數(shù)：get_barycenter(contours,，barycenter)實現(xiàn)從有效輪廓變量contours中計算形狀描述符和識別有效的輪廓,，并將最終質(zhì)心的坐標存儲到barycenter中，其類型是cv::Point,，表示一個坐標為整數(shù)的二維點,。

　　3.5 目標越界判斷及控制

　　目標越界判斷的兩個條件是運動目標質(zhì)心位置和運動方向，且運動方向由質(zhì)心的運動軌跡可求出,。因此,，判斷農(nóng)藥噴霧飛行器是否在右邊界越界的條件表達式如下：

　　其中crossAlarm越界標記,，1為越界,；flag表示運動方向標號，規(guī)定從左向右為0,，從右向左為1,；是質(zhì)心坐標，g(k,，y)表示界線函數(shù)(k為常數(shù)),。通過異或(0^flag，1^flag)可有效地解決雙向越界報警,，實現(xiàn)單方向越界報警,。左邊界越檢測算法和右側(cè)的類似。程序中的主要函數(shù)為judge_barycenter(barycenter,，B_left,，B_right)，其中bary-

　　center為質(zhì)心坐標,，B_left 和B_right分別表示左,、右邊界函數(shù)常數(shù)k,，返回值為0或1，存于crossAlarm,。

　　當檢測到農(nóng)藥噴霧飛行器越界crossAlarm=1,，程序馬上通過軟中斷控制無線模塊nRF24L01發(fā)送控制命令給農(nóng)藥噴霧飛行器。為了保證控制的正確率,，控制命令采用包含校驗和的數(shù)據(jù)包發(fā)送,，并且農(nóng)藥噴霧飛行器解碼后要做出答復(fù)，數(shù)據(jù)包的格式為：包頭+包長度+命令+校驗位,，校驗方式為和校驗,。

4 系統(tǒng)的測試

　　本文設(shè)計的基于ARM的農(nóng)藥噴霧飛行器越界控制系統(tǒng)主要由Contex-A8圖像檢測控制系統(tǒng)、nRF2401無線控制模塊,、高清攝像頭捕獲終端和三腳架等部分組成,，且最終在農(nóng)田進行測試。首先用三腳架將攝像頭抬升到一定高度使攝像頭前無遮擋物,，然后啟動農(nóng)藥噴霧飛行器飛躍農(nóng)田的邊界,，經(jīng)混合高斯和目標的識別定位算法處理過程產(chǎn)生的效果如圖7～10所示，其中圖7是由圖5(c)經(jīng)混合高斯模型算法處理得到的,。

　　為了驗證系統(tǒng)的可靠性,，根據(jù)農(nóng)藥噴霧飛行器工作的天氣條件，系統(tǒng)分別在晴朗微風,、晴朗中風,、陰天微風3種條件下進行測試，測試的數(shù)據(jù)如表2所示,。

　　現(xiàn)場測試的實驗結(jié)果表明,，基于ARM的農(nóng)藥噴霧飛行器越界控制系統(tǒng)能夠正確檢測、識別定位和判斷農(nóng)藥噴霧飛行器是否越界,，并控制其正確飛行完成農(nóng)田作業(yè),。同時分析得：雖然光線的強弱和風速對系統(tǒng)有一定的影響，但在不同的天氣環(huán)境測試該系統(tǒng)時正確率也可達到92.85%,。因此本系統(tǒng)可以滿足客戶需求,，實現(xiàn)對農(nóng)藥噴霧飛行器農(nóng)田作業(yè)的智能控制，在精準,、智能農(nóng)業(yè)中具有一定的推廣價值,。

　　參考文獻

　　[1] 胡承鍵.加速寧夏農(nóng)用無人機開發(fā)應(yīng)用促進精準農(nóng)業(yè)發(fā)展[J].寧夏農(nóng)林科技，2014,，55(5)：8-10.

　　[2] 林蔚紅,，孫雪鋼，劉飛,，等.我國農(nóng)用航空植保發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢[J].農(nóng)業(yè)裝備技術(shù),，2014,，40(1)：6-10.

　　[3] 樊冬雪，成怡,，海林,，等.四軸飛行器視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機技術(shù)與應(yīng)用，2014,，40(8)：142-146.

　　[4] 尹俊超,，劉直芳．基于OpenCV的運動目標檢測與跟蹤[J]．計算機工程與設(shè)計，2011,，32(8)：2817－2820.

　　[5] 劉瑞幀,，于士琪.OpenCV教程基礎(chǔ)篇[M].北京：北京航空航天大學出版社，2007.

　　[6] Gan Xinsheng,，Zhao Shubin.Comparison on background subtraction algorithms for moving target detection[J].Command Control & Simulation,，2008，30(3)：45-50.

　　[7] 李娟,，邵春福,，楊勵雅.基于混合高斯模型的行人檢測方法[J].吉林大學學報(工學版)，2011,，41(1)：41-45.