開(kāi) 發(fā) 案例 現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020 04 中 文章編號(hào) 1007 1423 2020 11 0098 05 DOI 10 3969 j issn 1007 1423 2020 11 021 基于AR 的溫室智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 牛麗 蘇州市職業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)院 蘇州215104 摘要 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)是一種將虛擬物體和真實(shí)環(huán)境有機(jī)融合的技術(shù) 它的最終目標(biāo)是增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)真實(shí)世界的體驗(yàn) AR技術(shù)應(yīng) 用到溫室控制系統(tǒng)中 借助傳感器對(duì)溫室環(huán)境參數(shù)及AR對(duì)作物生長(zhǎng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè) 并且可以可視化顯示作物的生長(zhǎng) 狀態(tài) 溫室環(huán)境 作物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)策略 降低溫室大棚使用者自身文化素質(zhì)及農(nóng)作經(jīng)驗(yàn)的要求 關(guān)鍵詞 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 溫室 調(diào)節(jié)策略 可視化 基金項(xiàng)目 江蘇開(kāi)放大學(xué) 十三五 規(guī)劃課題 開(kāi)放教育虛擬實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建及應(yīng)用研究 No 19TXZC 06 蘇州市職業(yè)大學(xué) 青藍(lán)工 程 資助項(xiàng)目 0 引言 我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó) 人口眾多 為滿(mǎn)足巨量人口 對(duì)蔬菜 水果等農(nóng)產(chǎn)品在數(shù)量 質(zhì)量上提出的更高的要 求 溫室大棚利用信息化 智能化和自動(dòng)化科學(xué)技術(shù)來(lái) 提高農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)量和效率成為解決這一問(wèn)題的優(yōu)選 1 溫室是設(shè)置一個(gè)人為的氣象環(huán)境 創(chuàng)造一個(gè)適合作物 生長(zhǎng)的條件 來(lái)滿(mǎn)足生物生長(zhǎng)對(duì)溫度等條件的滿(mǎn)足 溫室環(huán)境是由光照 溫度 濕度 土壤狀況等因素構(gòu)成 的 溫室通過(guò)控制溫室環(huán)境 使其在不適宜作物生長(zhǎng)的 季節(jié)進(jìn)行栽培 從而達(dá)到對(duì)作物調(diào)節(jié)產(chǎn)期 促進(jìn)生長(zhǎng)發(fā) 育 防治病蟲(chóng)害及提高產(chǎn)量的目的 為創(chuàng)造作物生長(zhǎng) 所需的最佳環(huán)境條件 這類(lèi)溫室控制系統(tǒng)基本上是利 用傳感器對(duì)溫室內(nèi)的環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè) 獲取相關(guān)參 數(shù) 根據(jù)這些參數(shù)按設(shè)定的程序給出相應(yīng)的反饋與操 作 調(diào)節(jié)溫室環(huán)境參數(shù) 1 2 控制系統(tǒng)并未對(duì)作物本身 的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè) 無(wú)法獲知給定的環(huán)境調(diào)節(jié)參數(shù) 是否與植物當(dāng)前的生長(zhǎng)周期完全匹配 系統(tǒng)無(wú)法實(shí)時(shí) 地 可視化地反映作物是否處于健康的生長(zhǎng)狀態(tài) 導(dǎo) 致作物生產(chǎn)人員只能利用環(huán)境參數(shù)間接促進(jìn)作物生 長(zhǎng) 或通過(guò)各種檢測(cè)設(shè)備對(duì)作物進(jìn)行檢測(cè) 利用較為專(zhuān) 業(yè)的農(nóng)業(yè)知識(shí)對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 獲知生長(zhǎng)狀態(tài) 為了實(shí)現(xiàn)溫室大棚控制系統(tǒng)對(duì)作物生長(zhǎng)狀態(tài)的有效監(jiān) 控 農(nóng)作物生產(chǎn)人員與農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的 可視化互動(dòng) 實(shí)現(xiàn)作物分析數(shù)據(jù)的可視化顯示 設(shè)計(jì)基 于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的溫室智能控制系統(tǒng) 1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù) 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) AugmentedReality AR 是利用計(jì)算機(jī) 技術(shù)產(chǎn)生文本 圖形圖像 模型動(dòng)畫(huà) 聲音視頻等虛擬 對(duì)象 并將這些虛擬對(duì)象與圖像采集設(shè)備中的現(xiàn)實(shí)世 界相融合 疊加在指定位置或物體上 輔助用戶(hù)對(duì)真實(shí) 世界的理解 為了實(shí)現(xiàn)虛擬對(duì)象與現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景信 息精確地疊加 融合 AR系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)分析大量的 場(chǎng)景信息和定位數(shù)據(jù) 實(shí)現(xiàn)虛擬物體在真實(shí)場(chǎng)景中的 注冊(cè) 3 如圖1為一種AR技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖 一般 實(shí)現(xiàn)AR具有以下步驟 1 圖像采集設(shè)備 例如相機(jī) 拍攝現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng) 景信息 設(shè)備固定 或者移動(dòng)都可以 開(kāi) 發(fā) 案例 現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020 04 中 圖1一種AR技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖 2 圖形圖像模塊對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景及圖像采集 設(shè)備的位置信息進(jìn)行分析 生成相應(yīng)的虛擬對(duì)象信息 例如文本 圖形圖像 模型視頻等 3 圖像渲染模塊將現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景信息與虛擬 對(duì)象信息進(jìn)行疊加 融合 4 顯示模塊將融合后的圖像 文本等信息進(jìn)行顯 示 實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 還可以通過(guò)佩戴立體顯示眼鏡來(lái)增 強(qiáng)用戶(hù)觀(guān)看效果 2 利用AR 技術(shù)的溫室控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu) 設(shè)計(jì) 本系統(tǒng)根據(jù)溫室作物生長(zhǎng)溫度 濕度 土壤狀況 生長(zhǎng)狀況等實(shí)際需求出發(fā) 為了實(shí)現(xiàn)溫室較高程度的 智能控制 棚內(nèi)作物生長(zhǎng)自助分析及作物生長(zhǎng)狀況數(shù) 據(jù)的可視化 設(shè)計(jì)基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的溫室智能控制 系統(tǒng) 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖2所示 它包括圖像采集設(shè) 備 微型投影儀 監(jiān)測(cè)溫室環(huán)境的傳感器 控制器 數(shù)據(jù) 庫(kù) 人機(jī)接口 環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)等組成 圖2 基于AR的溫室智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 人機(jī)接口是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與用戶(hù)之間信息輸入與輸出 的交互接口 數(shù)據(jù)庫(kù)是該系統(tǒng)的重要組成部分 用來(lái)存 儲(chǔ)溫室作物生長(zhǎng)問(wèn)題的特征信息與數(shù)據(jù) 為控制器判 斷作物生長(zhǎng)情況提供必要的依據(jù) 以及控制系統(tǒng)運(yùn)行 過(guò)程中產(chǎn)生的各種中間信息 控制器是系統(tǒng)的核心 利 用傳感器信息 調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行綜合處理 輸出圖 像信息及作物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)策略 并控制環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)機(jī) 構(gòu) 監(jiān)測(cè)溫室環(huán)境的傳感器獲取溫室作物生長(zhǎng)的相關(guān) 環(huán)境信息 被控制器獲取并作為判斷作物生長(zhǎng)狀況的 參考信息 環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)根據(jù)控制器發(fā)出的信息 啟動(dòng)相關(guān)執(zhí)行機(jī)構(gòu) 例如噴水 改變光照 通風(fēng)等 圖像 采集設(shè)備與微型投影儀都與控制器相連 圖像采集設(shè) 備獲取圖像信息并傳輸給控制器 經(jīng)控制器處理后 再 輸出圖像信息 經(jīng)過(guò)渲染 通過(guò)微型投影儀實(shí)時(shí)輸出虛 擬對(duì)象 虛擬對(duì)象與真實(shí)場(chǎng)景虛實(shí)融合 實(shí)現(xiàn)可視化的 圖像 數(shù)據(jù)顯示功能 共同呈現(xiàn)給生產(chǎn)者 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技 術(shù)要求虛擬物體必須融合到真實(shí)世界的準(zhǔn)備位置 這 樣才能實(shí)現(xiàn)虛擬對(duì)象與真實(shí)場(chǎng)景的準(zhǔn)確疊加 這個(gè)過(guò) 程就是AR系統(tǒng)的注冊(cè) 2 2 1 1 注冊(cè)實(shí)現(xiàn) 注冊(cè)實(shí)現(xiàn) 注冊(cè)就是要確定虛擬對(duì)象在真實(shí)空間坐標(biāo)系中的 位置 從而實(shí)現(xiàn)將虛擬對(duì)象實(shí)時(shí)地 準(zhǔn)確地在顯示器上 顯示 完成真實(shí)環(huán)境與虛擬對(duì)象的結(jié)合 所以注冊(cè)的實(shí) 現(xiàn)首先要解決的是確定世界 相機(jī)及圖像平面之間坐 標(biāo)系的關(guān)系 坐標(biāo)系之間關(guān)系變換如圖3所示 圖3 坐標(biāo)系變換關(guān)系 點(diǎn)P在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為 xw yw zw 在相機(jī) 坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為 xc yc zc 在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo) 為 u v 且使相機(jī)光心作為原點(diǎn) 光軸作為Zc軸 相機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn)OC與圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)O間距離為相 機(jī)間距f 從世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到相機(jī)坐標(biāo)系屬于物體 不會(huì)發(fā)生形變的剛體變換 只需要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移 開(kāi) 發(fā) 案例 現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020 04 中 相機(jī)坐標(biāo)系通過(guò)焦距對(duì)角矩陣和畸變系數(shù)轉(zhuǎn)換到圖像 坐標(biāo)系 點(diǎn)P從世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到圖像坐標(biāo)系由式 1 與 2 表示 3 Zc u P K c w T W P 1 Z c u v 1 f x 0 u 0 0 0 f y v 0 0 0 0 0 1 r 11 r 12 r 13 t 1 r 21 r 22 r 23 t 2 r 31 r 32 r 33 t 3 0 0 0 1 x w y w z w 1 2 式中 Zc為相機(jī)坐標(biāo)系下Z軸分量 U P為P點(diǎn)在圖 像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)矩陣 K為機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣 其中fx 和fy是以像素為單位的焦距參數(shù) u 0和 v 0為圖像物理 坐標(biāo)系原點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo) c w T為像機(jī)外部參 數(shù)矩陣 從世界坐標(biāo)系到相機(jī)坐標(biāo)系 物體運(yùn)動(dòng)涉及到 旋轉(zhuǎn)和平移 繞著不同的坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)不同的角度 平移 不同的距離 得到相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)參數(shù) r 11 r 33 平移矩陣 t 1 t 3 因此 在給定物體在世界坐標(biāo)系及圖像坐標(biāo)系 中的坐標(biāo)值計(jì)算得到 c w T進(jìn)行轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系 使渲染生成 得虛擬對(duì)象在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的正確位置進(jìn)行疊加結(jié)合 完成注冊(cè) 2 2 2 2 控制策略 控制策略 通過(guò)對(duì)棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)及作物的圖像采集 利用相 似圖像的匹配 將相機(jī)采集的圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的 特征圖像進(jìn)行比對(duì) 找出與數(shù)據(jù)庫(kù)中相似度最高的圖 片 再提取存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)的特征信息 以評(píng)定目 前農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài) 4 結(jié)合存儲(chǔ)的作物生長(zhǎng)階段的 特征信息與監(jiān)測(cè)到當(dāng)前植物的生長(zhǎng)環(huán)境信息 系統(tǒng)給 出作物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)策略 使溫室環(huán)境與作物生長(zhǎng)相匹配 控制器同時(shí)將狀態(tài)數(shù)據(jù)及相應(yīng)的調(diào)節(jié)策略進(jìn)行圖像轉(zhuǎn) 化 獲得虛擬顯示對(duì)象 結(jié)合真實(shí)場(chǎng)景將虛擬顯示對(duì)象 直接顯示在AR系統(tǒng)的顯示器上 此外 在需要時(shí)系 統(tǒng)可借助AR系統(tǒng)的圖像采集設(shè)備感知人體手勢(shì) 5 或 者人機(jī)接口發(fā)出指令 通過(guò)控制器處理實(shí)現(xiàn)手動(dòng)控制 系統(tǒng)的運(yùn)行 控制策略是否正確取決于作物的圖像匹配的準(zhǔn)確 性及數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的反映作物生長(zhǎng)狀況圖像的完整與 豐富程度 為了便于圖像匹配 減少匹配時(shí)間 匹配過(guò) 程的復(fù)雜度 增強(qiáng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性 根據(jù)各作物生長(zhǎng)周期 特征劃分為若干個(gè)生長(zhǎng)階段 例如黃瓜可以分為發(fā)芽 期 幼苗期 初花期及結(jié)果期 每個(gè)階段采集作物生長(zhǎng) 不良 正常的圖像作為樣本存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù) 同時(shí)存儲(chǔ)相 應(yīng)圖像對(duì)應(yīng)的生長(zhǎng)狀況及生長(zhǎng)調(diào)節(jié)策略 系統(tǒng)采集圖 像后 人機(jī)對(duì)話(huà)要求使用者選擇作物名稱(chēng)后 顯現(xiàn)生長(zhǎng) 階段劃分提示 再選擇生長(zhǎng)階段 系統(tǒng)直接與該作物該 生長(zhǎng)階段下的圖像樣本進(jìn)行匹配 系統(tǒng)控制策略流程 見(jiàn)圖4 圖4 控制策略流程圖 為避免采集圖像時(shí)作物周?chē)h(huán)境的光照 拍攝角 度 采集時(shí)振動(dòng)等因數(shù)的影響 采用當(dāng)前比較流行的圖 像匹配算法 尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法 即SIFT ScaleInvariantFeatureTransform 算法 SIFT通常被 用于描述圖像的局部特征 它的實(shí)質(zhì)通過(guò)構(gòu)建尺度空 間 進(jìn)行特征點(diǎn)查找 特征點(diǎn)方向計(jì)算 生成特征點(diǎn)描 述符 再根據(jù)特征向量進(jìn)行匹配 6 利用特征點(diǎn)匹配圖 像的SIFT算法過(guò)程如下 1 尺度空間構(gòu)建及特征點(diǎn)查找 在不同的尺度空間內(nèi)進(jìn)行特征點(diǎn)查找 高斯卷積 核是尺度變換的唯一變換核 也是唯一的線(xiàn)性核 8 這 樣需要通過(guò)高斯模糊來(lái)實(shí)現(xiàn)尺度空間構(gòu)建 所以圖像 I x y 的尺度空間通過(guò)尺度空間的高斯函數(shù)和圖像的 卷積由式 3 與 4 表示 L x y G x y I x y 3 G x y 1 2 2 e x 2 y 2 2 2 4 式中 L x y 表示圖像對(duì)應(yīng)的尺寸空間 G x y 是高斯卷積核 為尺度空間因子 表示圖像被高斯平 滑的程度 確定特征點(diǎn)所在位置 需要建立高斯金字塔 對(duì) 相鄰的兩層圖像相減做高斯差分 得到DoG Differ 開(kāi) 發(fā) 案例 現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020 04 中 enceofGauss 圖像 D x y 整個(gè)過(guò)程的變換函數(shù)由 式 5 表示 D x y G x y k G x y I x y L x y k L x y 5 圖像空間極值點(diǎn)是該點(diǎn)與它同尺度的8個(gè)相鄰 點(diǎn) 以及上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的9 2個(gè)點(diǎn)共26個(gè)點(diǎn)中的 最大值點(diǎn) 7 DoG尺度空間中的極值點(diǎn)就是特征點(diǎn) 2 特征點(diǎn)方向及特征點(diǎn)描述 根據(jù)特征點(diǎn)查找的結(jié)果 為每個(gè)特征點(diǎn)指定基準(zhǔn) 方向 將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)為特征點(diǎn)方向 保證旋轉(zhuǎn)不變性 應(yīng)用圖像梯度的方法求得特征點(diǎn)的穩(wěn)定方向 得到特 征點(diǎn)的三個(gè)信息 x y 即位置 尺度 方向 圖像 梯度模值 m x y 方向 x y 計(jì)算由式 6 與 7 表示 m x y L x 1 y L x 1 y 2 L x y 1 L x y 1 2 6 x y tan 1 L x y 1 L x y 1 L x 1 y L x 1 y 7 式中 L為特征點(diǎn)所在的尺度空間值 得到特征 點(diǎn)信息后 鄰域像素的梯度和方向通過(guò)直方圖進(jìn)行統(tǒng) 計(jì) 按每10度一個(gè)區(qū)域?qū)?60度直方圖統(tǒng)計(jì)范圍是依 次劃分為36個(gè)區(qū)域 梯度的模值可按照 1 5 oct 的高斯分布加成 按尺度采樣的3 原則 鄰域窗口半 徑為3 1 5 oct 8 9 在特征點(diǎn)尺度空間內(nèi) 將特征點(diǎn)的鄰域區(qū)域劃分 為4 4子區(qū)域 將每個(gè)子區(qū)域作為一個(gè)點(diǎn)計(jì)算每個(gè)點(diǎn)8 個(gè)方向的梯度信息 共產(chǎn)生4 4 8 128維向量表征 它 就是特征點(diǎn)的描述符 具體步驟如下 8 劃分的16 4 4 個(gè)子區(qū)域均取3 oct像素 那 么子區(qū)域邊長(zhǎng)為3 oct 計(jì)算時(shí)需使用雙線(xiàn)性插值 法 所需圖像區(qū)域邊長(zhǎng)為 4 1 3 oct 考慮到旋轉(zhuǎn) 因素得影響 實(shí)際計(jì)算特征點(diǎn)描述符所需的圖像區(qū)域 半徑由式 8 表示 r a di u s 4 1 3 2 o c t 2 8 將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)為特征點(diǎn)的方向 保證旋轉(zhuǎn)不 變性 插值計(jì)算每個(gè)點(diǎn)八個(gè)方向的梯度 統(tǒng)計(jì)128個(gè) 梯度信息即為特征點(diǎn)的描述符 并對(duì)描述符進(jìn)行歸一 化處理 按特征點(diǎn)的尺度對(duì)特征描述向量進(jìn)行排序 3 特征向量匹配與相似度 取圖像中的一個(gè)特征點(diǎn) 找出該點(diǎn)與另一幅圖像 中歐氏距離最近的兩個(gè)點(diǎn) 如果最近的距離與次近的 距離的比值小于設(shè)定閾值0 6 9 那接受這一對(duì)匹配點(diǎn) 認(rèn)定特征點(diǎn)向量匹配成功 那么 相識(shí)度就是圖像中 匹配成功的特征點(diǎn)數(shù)量與總特征點(diǎn)數(shù)量的百分比 3 溫室智能控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 該溫室智能控制系統(tǒng)主界面由系統(tǒng)維護(hù) 信息管 理 環(huán)境管理作物管理等部分組成 作物管理主要是對(duì) 當(dāng)前種植作物的生長(zhǎng)信息 病蟲(chóng)害狀況 生長(zhǎng)環(huán)境信 息 及AR采集的圖像信息及控制器給出的生長(zhǎng)調(diào)節(jié) 策略的查看 信息管理主要是存儲(chǔ)與作物生長(zhǎng)相關(guān)的 各種依據(jù)信息 主要用于控制器調(diào)用比對(duì) 給出調(diào)節(jié)策 略 只有農(nóng)學(xué)專(zhuān)業(yè)人員才能提出并由系統(tǒng)管理員對(duì)數(shù) 據(jù)進(jìn)行修改 添加 刪除等操作 普通用戶(hù)只能查詢(xún) 系統(tǒng)功能框圖如圖5所示 圖5溫室智能控制系統(tǒng)功能框圖 為使該系通更加實(shí)用 便捷 采用集成了圖像采集 設(shè)備 微型投影及顯示器與一體的AR眼鏡 進(jìn)入溫室 大棚 佩戴AR眼鏡 當(dāng)需要獲知農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)時(shí) 通過(guò)行走到靠近并使CCD攝像頭靠近農(nóng)作物 攝像頭 將自動(dòng)采集該作物的圖像 存儲(chǔ)在作物管理功能塊 并將圖像數(shù)據(jù)輸出給控制器 控制器對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別 分析處理 控制器調(diào)用信息管理功能塊內(nèi)依據(jù)信息 并將分析結(jié)果圖像轉(zhuǎn)化及圖形渲染后 利用微型投影 儀將具有農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài) 溫室環(huán)境參數(shù)及環(huán)境參數(shù) 調(diào)節(jié)策略的圖像信息投影在AR眼鏡上 生長(zhǎng)信息 調(diào) 節(jié)策略存儲(chǔ)在作物管理功能塊中的作物生長(zhǎng)信息中 將真實(shí)場(chǎng)景與虛擬顯示對(duì)象相互融合 共同呈現(xiàn)給生 開(kāi) 發(fā) 案例 現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2020 04 中 產(chǎn)者 實(shí)現(xiàn)可視化的數(shù)據(jù)顯示功能 圖6為使用AR眼 鏡靠近作物結(jié)果期黃瓜的顯示圖 系統(tǒng)結(jié)果顯示準(zhǔn)確 使用方便 信息豐富 使用效果良好 圖6 結(jié)果期黃瓜AR顯示圖 4 結(jié)語(yǔ) 通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)溫室智能控制系 統(tǒng) 具有較高程度的智能控制和自助分析功能 能夠提 供一系列可視化的分析數(shù)據(jù) 使用者不需要運(yùn)用較為 專(zhuān)業(yè)的農(nóng)業(yè)知識(shí)對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 即可獲知植物 的生長(zhǎng)狀態(tài) 降低了系統(tǒng)對(duì)使用者自身文化素質(zhì)及農(nóng) 作經(jīng)驗(yàn)的限制 同時(shí)也可避免人為判定過(guò)程中一些因 素被忽略的可能性 另外 本系統(tǒng)需要以若干溫室大棚 作物的圖像特征與信息作為數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ) 分析獲得 需要改變的環(huán)境參數(shù) 作物生長(zhǎng)匹配策略 進(jìn)而采取相 應(yīng)的措施 實(shí)現(xiàn)溫室有效地智能控制 由于系統(tǒng)利用圖 像相似度識(shí)別 需要不斷地補(bǔ)充 更新相關(guān)的數(shù)據(jù) 特 征圖像等信息 才能保證系統(tǒng)控制的智能性 準(zhǔn)確性 DesignofGreenhouseInteIIigentControISystemBasedonAR NIULi SchoolofComputerEngineering SuzhouVocationalUniversity Suzhou215104 Abstract ARisatechnologythatintegratesvirtualobjectswiththerealenvironment Itsultimategoalistoenhancetheuser sexperienceofthereal world ARtechnologyisappliedtothegreenhousecontrolsystem Thesensorcanmonitorthegreenhouseenvironmentalparameters AR monitorthegrowthstateofthecrop andcanvisuallydisplaythegrowthstateofthecrop thegreenhouseenvironment andthecropgrowth regulationstrategy Itreducestherequirementsoftheculturalqualityofthegreenhouseusersandtheexperienceoffarming Keywords AugmentedReality Greenhouse AdjustmentStrategy Visualization 參考文獻(xiàn) 1 張伏 王唯 張亞坤 王俊 李樹(shù)強(qiáng) PLC和MCGS組態(tài)軟件在溫室控制中的應(yīng)用 J 農(nóng)機(jī)化研究 2014 10 205 206 2 秦懷斌 李道亮 郭理 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展及特征技術(shù)應(yīng)用進(jìn)展 J 農(nóng)機(jī)化研究 2014 4 246 248 3 劉明 移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)跟蹤技術(shù)及在農(nóng)業(yè)展示中的應(yīng)用研究 D 西南大學(xué) 2014 13 15 4 崔永杰 蘇帥 王霞霞 等 基于機(jī)器視覺(jué)的自然環(huán)境中稱(chēng)猴桃識(shí)別與特征提取 J 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào) 2013 05 247 252 5 張鳳軍 戴國(guó)忠 彭曉蘭 虛擬現(xiàn)實(shí)的人機(jī)交互綜述 J 中國(guó)科學(xué) 2016 46 12 1171 1721 6 張靜 袁振文 張曉春 等 基于SIFT特征和誤匹配逐次去除的圖像拼接 J 光電技術(shù)應(yīng)用2016 37 1 136 140 7 完文韜 楊成禹 改進(jìn)的SIF丁算法在圖像特征點(diǎn)匹配中的應(yīng)用 J 長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào) 自然科學(xué)版 2018 41 1 44 47 8 陳晗蜻 SIFT特征匹配技術(shù)研究與應(yīng)用 D 南京 南京理工大學(xué) 2017 9 李玉峰 李廣澤 補(bǔ)紹湖 等 基于區(qū)域分塊與尺度不變特征變換的圖像拼接算法 J 光學(xué)精密工程 2016 5 1198 1204 作者簡(jiǎn)介 牛麗 1980 女 江蘇連云港人 碩士 副教授 研究方向?yàn)橐苿?dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用 收稿日期 2019 12 17 修稿日期 2020 01 20