基于全景视觉的智能农业车辆运动障碍目标检测

为了满足智能农业车辆安全正常作业，提出了基于全景视觉的运动障碍目标检测。与传统的单目和双目视觉相比，全景视觉具有360°无盲区检测的优点。首先系统使用多线程技术采集多目视觉图像，并用改进RANSAC-SIFT算法进行特征点提取与匹配，进而拼接全景视觉图像；其次采用改进的CLG光流法处理全景图像，检测运动障碍目标。试验表明：基于多线程技术和改进RANSAC-SIFT的全景拼接算法，与传统SIFT算法相比，平均提高特征点匹配准确度25.6%，加快运算速度25.0%；采用改进CLG光流法进行运动障碍检测，平均检测时间为1.55s，检测成功率为95.0%。