安防设备提升农业管理效益 - 安防知识网

如今，视频监控技术越来越广泛地应用在一些非安防领域，例如，人们已经开始利用监控技术用以帮助进行农业耕作和庄稼种植，家畜饲养及动物喂养等。
文/GINNY LU

以色列Ben-Gurion大学工业工程和管理系的教授Yeal Edan说，由于科技的进步，在农业领域，有关机器应用的研究最近又再度兴起。由该大学多个学科科学家组成的研究小组正在进行两个项目的攻关研究，其中一个就是研发用于枣椰树药剂喷洒和花粉传播的原型机器人。

枣椰树的药剂喷洒和花粉传播工作现在是由一个三人小组在一个距离地面18米或者更高的平台上进行人工作业的。这样做非常危险，由于平台处于被架高的位置，因此引发了很多事故。人们也会通过一个地面高压喷射器对枣椰树进行药剂喷洒工作，但这样纯属无奈之举，而且对环境非常有害。

Edan的工作小组正在研发一种能够有效且准确地执行枣椰树药剂喷洒和花粉传播工作的自动仪器，它可以安装在一个单人驾驶拖拉机的机器设施上。该仪器由一个机器臂和电脑控制的喷洒器组成，人们可以通过利用含摄像机的电脑影像系统进行枣椰树树枝监测和定位。该系统可以将受伤风险降至最低，并极其有效地节省劳动力（三人小组现在只需一人），还可以实现喷洒的最大精确性，从而减少化学污染品的处理麻烦。目前，一个小型的模型设备已经完工并处于初步实验中。

利用机器进行喷洒的优势在于它能够将药剂喷洒在需要的目标之上。例如，恰到好处地使用除草剂以及精确地只针对树冠部分进行喷洒，这样将显著地降低喷洒数量，从而节省成本，避免环境污染。

在喷洒过程中，植被的树荫形状及密度探测由一个使用热能和RGB（颜色模式）的摄像机负责。该信息会被及时传送到机械臂中，后者将根据探测到的树荫形状调整喷嘴方向。

机器人成像

目前，人们已经投资了一些感应技术用于对果实的光线强度、光谱及分布区域进行探测。由于果实的目标位置、大小、形状和成熟度的不确定性，因此需要一个完善的传感系统，以进行果实定位并确定一个目标果实是否成熟，而前者又受到不断变化的成像条件干扰（例如云层，太阳方向）。通过使用不同的传感器来识别不同的果实型号、形状及颜色，将成为未来一种比较可行的技术。目前，不同的识别算法已经得到应用：如形状识别及位置识别算法。良好的定位一般通过实时图像传感器、触觉传感器、激光镭射和超声传感器实现。

多光谱摄像测绘

“农民需要提高产量，并增加生产能力以实现更多利润，”Vision Asia Technology的常务董事Wojciech Majewski说，“高空成像可以用在高针对性、高分辨率成像中。植被在近红外光谱范围内具有广泛的光谱反射性。我们可以通过一个多光谱摄像机分离绿色、红色和近红外光线，并通过数据处理来产生一个关于植被健康状况的成像图。我们能够很清楚地看到水压情况；土壤中的氮是否缺乏；单位面积内反映出来的植物数量、大小和树叶层次等；通过一片叶子的海棉层厚度所反应出的植物活性；叶子的绿色程度（与叶子中的营养和叶绿素水平有关）等。通过使用多光谱摄像测绘技术，整个种植场所植被健康程度的不同可以充分反应出来，例如最健康的植被有哪些？存在什么问题等。有了这样的信息以后，人们可以努力解决问题并提高农作物产量和利润。

家畜管理方案

FSI Technologies的首席运营官Fred Turek指出，安防设备最近被应用到了家畜饲养领域。该领域使用安防设备的目标是：探测不安全家畜在安全区域出现；危险人员在家畜活动的安全地区出现；另外，还可用于白天强光的探测。虽然，目前针对肉食性危险动物的探测还不包括在内，但整个功能很容易添加。

为实现更高的可靠性，人们更倾向于使用颜色成像而非标准分析及灰度成像。该解决方案包括由四个摄像机和优化镜头组成的一个CVS-700影像单元。几何设计（区域范围内摄像机的安装和调节）的目标重要包括：使空间分辨率的差别最小化（摄像机的距离）；当图像发生分辨率差别的时候，在每个地区的成像中保持这种差别不变。

通过使用中央影像处理器（Central Vision Processor），可以完成图像分析并自动形成解决方案。该方案中使用的软件工具可以对实际的图像及所拍摄的图像进行比对，通过分析目标对象的长度、高度、宽度、图像区域等来区别是人类、家畜或非前两者的物体。如果探测到人类或家畜的话，解决方案提供两种通过三个监测点来确定目标身份的触点闭合（一个针对人类，一个针对家畜）。探测到物体的话，影像单元会储存一个实际影像的图片，人们可以通过一个标准PC/以太网网络进行简单查阅该图片。