三维立体智能视觉系统的制作方法

本发明涉及三维立体视觉系统，具体的说是一种三维立体智能视觉系统。

背景技术：

传统的视觉系统大多为基于单目视觉的方法。目前，单目视觉目标跟踪算法已经比较成熟，在很多领域和方面都取得了不错的发展。然而单目视觉也存在很大缺陷，单目视觉信息量小，图像在投影过程中丢失了实际场景的三维信息，不能充分利用跟踪目标的立体结构信息，因此有着不可弥补的缺陷。在采用基于单目视觉的方法进行运动目标跟踪时，常常存在着目标遮挡以及周围场景光线变化和阴影的干扰等问题。

近年来，随着三维技术的发展和进步，三维模型的获取变得越来越便捷，立体视觉可以求取景物的三维信息，运用场景的三维信息跟踪目标，可以有效地解决场景光线变化和阴影的干扰以及遮挡等单目视觉中难以解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种三维立体智能视觉系统，可以构建所测物体的实时三维模型，并通过计算机刷新判断出挖掘机的移动距离和速度，相对位置得到标识。

本发明的目的是这样实现的：三维立体智能视觉系统，包括传感器矩阵组、空间信息计算模块和矩阵板，所述传感器以矩阵的方式排列在矩阵板上，所述空间信息计算模块连接矩阵板，用于计算物体到传感器的实时距离，所述空间信息计算模块包括计算机，所述计算机设置有刷新频率，用于实时对物体重新标识。

进一步，还包括红外传感器矩阵，所述红外传感器矩阵用于测试温度。

进一步，所述传感器矩阵组之间采用透镜放大技术来缩小传感器间距并获得大的视觉间距

进一步，还包括24GHz雷达传感器矩阵组，所述24GHz雷达传感器矩阵组通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在。

发明的优点在于：

本发明可以构建所测物体的实时三维模型，并通过计算机刷新判断出机器的移动距离和速度，相对位置得到标识，在有智能视觉后，本系统的承载体可根据预期三维模型和视觉成像模型比较来判断作业，使智能工作成为可能。

附图说明

附图1为本发明的系统流程图；

附图2为本发明的挖掘机应用示意图；

附图3为本发明的矩阵系统图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的描述。

实施例1

一种液压挖掘机三维立体智能视觉矩阵系统，包括感器矩阵组、空间信息计算模块和矩阵板，传感器以矩阵的方式排列在矩阵板上，空间信息计算模块连接矩阵板，用于计算物体到传感器的实时距离，空间信息计算模块包括计算机，所述计算机设置有刷新频率，用于实时对物体重新标识，还包括红外传感器矩阵用于测试温度，传感器矩阵组之间采用透镜放大技术来缩小传感器间距并获得大的视觉间距。

本系统是这样工作的：首先假定一个测距传感器组是由A_5×5共25个传感器探头组成，水平方向和竖直方向相邻两探头间距为1m，则测距传感器组可探测的范围为长4m和宽4m共16m²的面积范围。在这个范围内每个测距传感器可测得对应点与测距传感器的距离，因而令测得距离组成的矩阵为B_5×5,另外红外线传感器还可测得每点的温度，组成的温度矩阵设为C_5×5，此时每个点有两种标识特征——距离和温度，设标识特征的种类数为N，则可见N越大，越能更清楚地标识该点。

当挖掘机向前移动时，测距传感器组随液压挖掘机一起移动，而被测物体实际位置未发生变化。假定液压挖掘机移动使测距传感器测试方向移动1m，则被测物体从测距传感器组矩阵的第1行移到第2行，此时计算机根据上次被测物体点的标识特征，很快判断出被测物体点已处于第2行，移动1格。由于每格间距1m，因此，计算机可判断出液压挖掘机移动的距离。计算机在从被测物体位置点从第1行移到第2行重新标识的时间设为刷新频率为t。列方向类似，在行和列方向都辨识后，该点也就辨识了。

由此可见，通过该测距传感器组可构建挖掘面的实时三维模型，并通过刷新被测物体标识判断出液压挖掘机移动距离和速度，相对位置也得到标识，为挖掘机智能化提供感知判断。同时，上述事例A_5×5阵列25个传感器，传感器间距1m，精度低，体积庞大。当矩阵改为A_9×9时，传感器间距变为0.5m，可见，传感器组阵列A_m×m，点数m越多，传感器组精度越高。而传感器间距，可采用透镜放大技术来缩小传感器间距并获得大的视觉间距。从而使测距传感器组做的很小。另外，通过不同种类传感器组合使用可增多标识特征的种类数N，进而大大增加被测物体辨识度。通过缩短刷新频率t可提高监测精度。

在有智能视觉后，液压挖掘机可根据预期三维模型和视觉成像模型比较来判断作业，使智能挖掘成为可能。

最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本申请所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本申请型的保护范围之中。