Аннотация
Разработан новый способ автоматического обнаружения и параметрической идентификации деревьев в области технологического поля процесса сортиментной лесозаготовки при выборочных рубках, где определяющей является квалификация оператора лесозаготовительной машины. Основные этапы работ - определение количества деревьев в рабочей зоне посредством анализа стереоскопического изображения пространства перед лесозаготовительной машиной методом стереоскопического параллакса; расчет таксационных показателей (диаметр, коэффициент формы и высоты ствола каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины); выявление в рабочей зоне лесозаготовительной машины деревьев для вероятного назначения в рубку посредством решателя на основе нечеткой логики на основании полученных данных и отображение на мониторе оператора дерева с максимальной вероятностью назначения в рубку.
В основу способа положено получение оптического изображения окружающего пространства и изображения, полученного с камеры глубины пространства, объединяемых посредством системы машинного зрения. Выделенные объекты подвергаются распознаванию с использованием предложенного способа, основанного на анализе векторного силуэта. Получены типовые контуры для различных силуэтов деревьев.
Анализ результатов свидетельствует о высокой степени различимости деревьев по форме контура их кроны. Так, результаты вычисления модулей взаимных нормированных скалярных произведений контуров не превышают уровня 0,5 при единичном максимальном уровне, когда два контура идентичны. Установлено, что хорошую различимость в плане разделения деревьев лиственных и хвойных пород дает такой показатель, как коэффициент формы. С помощью аналитических способов определены центры тяжести деревьев различных пород. С использованием разработанного способа автоматического распознавания породы дерева предложен новый способ автоматизированного назначения в рубку. Экспериментально установлено, что совпадение в выборе назначенных в рубку деревьев на основе разработанного способа и с использованием экспертной оценки таксаторов составило 76 %, соответствует высокой степени согласованности, что позволяет использовать его в реальных условиях при автоматизации процесса назначения в рубку.
