基于多传感融合的农田障碍物检测优化研究

作     者：解印山 陈凯 潘胜权 莫锦秋 Xie Yinshan;Chen Kai;Pan Shengquan;Mo Jinqiu

作者机构：上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2024年第46卷第6期

页      面：25-32页

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFB1312301) 

主　　题：农田障碍物检测 多传感融合 图像增强 毫米波雷达 

摘      要：为满足农机自主作业过程中障碍物检测的需求,解决视觉检测容易受作业环境条件影响的问题,提出了融合毫米波雷达和相机信息的农田障碍物检测的优化方案。首先,根据雷达散射截面值以及转换矩阵完成雷达点向图像像素坐标系中的映射;然后,利用提出的改进暗通道先验去雾算法及基于显著性的增强算法对映射区域进行处理,以完成局部图像的增强;最后,通过yolov4-tiny网络进行检测,并利用决策级融合策略,完成毫米波雷达同相机检测结果的数据关联,综合输出农田障碍物信息。测试结果表明:相较于仅视觉的检测结果,融入毫米波雷达信息后,在不同的数据集上检测性能均有所提升。在恶劣环境数据集上尤为突出,在晴天有烟尘数据集上,召回率R上升了16.4%,平均精度均值mAP上升了7.95%;在雾天无烟尘数据集上,召回率R上升了17.7%,平均精度均值mAP上升了6.63%。同时,算法对单帧图像的处理时间约148ms,可以满足农机自主作业过程中实时性检测的要求。