1.一种智能拖拉机田间避障控制系统，包括中央处理模块(1)、图像采集组件(2)、油门控制阀熄火控制组件(3)和电动刹车控制组件(4)，所述中央处理模块(1)分别与图像采集组件(2)、油门控制阀熄火控制组件(3)和电动刹车控制组件(4)实现双向电性连接，其特征在于：所述中央处理模块(1)与目标特征点提取处理单元(5)实现双向电性连接，且目标特征点提取处理单元(5)包括图像亮度增强模块(51)、图像像素RGB灰度值提取模块(52)和特征点分组识别模块(53)，所述图像亮度增强模块(51)的输出端与图像像素RGB灰度值提取模块(52)的输入端电性连接，且图像像素RGB灰度值提取模块(52)的输出端与特征点分组识别模块(53)的输入端电性连接，所述中央处理模块(1)分别与连续图像采集对比分析单元(6)和避碍决策单元(7)实现双向电性连接；

所述连续图像采集对比分析单元(6)包括单组动态图像导入模块(61)、幅度梯度函数处理分析模块(62)、多组级联整合分析模块(63)和障碍物测距估算模块(64)，所述单组动态图像导入模块(61)的输出端与幅度梯度函数处理分析模块(62)的输入端电性连接，所述幅度梯度函数处理分析模块(62)的输出端与多组级联整合分析模块(63)的输入端电性连接，且多组级联整合分析模块(63)的输出端与障碍物测距估算模块(64)的输入端电性连接；

所述避碍决策单元(7)包括测距估算值导入模块(71)、危险距离值对比模块(72)、刹车控制信号发送模块(73)、危险距离预警模块(74)和行车数据存储模块(75)，所述测距估算值导入模块(71)的输出端与危险距离值对比模块(72)的输入端电性连接，所述危险距离值对比模块(72)的输出端分别与刹车控制信号发送模块(73)、危险距离预警模块(74)和行车数据存储模块(75)的输入端电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：所述中央处理模块(1)分别与GPS卫星定位模块(8)和惯性导航模块(9)实现双向电性连接，且GPS卫星定位模块(8)、惯性导航模块(9)和连续图像采集对比分析单元(6)的输出端均与避障决策单元(7)的输入端电性连接。

3.根据权利要求1所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：所述图像采集组件(2)的输出端与目标特征点提取处理单元(5)的输出端电性连接，且目标特征点提取处理单元(5)的输出端与障碍物特征识别模块(10)的输入端电性连接，所述障碍物特征识别模块(10)与中央处理模块(1)实现双向电性连接。

4.根据权利要求1所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：所述油门控制阀熄火控制组件(3)的输出端与电动刹车控制组件(4)的输入端电性连接。

5.根据权利要求1所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：所述连续图像采集对比分析单元(6)与联网算法数据库(11)实现无线双向连接。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：

其控制方法具体包括以下步骤：

S1、图像采集设备的安装：将图像采集组件(2)安装于拖拉机车头底盘的位置，使高于底盘的障碍物均能被识别避障，安装完成后，即可启动整个避障系统开始工作；

S2、图像特征点的智能提取和识别：图像采集组件(2)会对拖拉机行驶前方的图像进行实时拍摄，拍摄的图像会传送至目标特征点提取处理单元(5)内进行处理，目标特征点提取处理单元(5)内的图像亮度增强模块(51)可根据外界拍摄光强亮度进行补光增强处理，即使在夜晚也可进行打开车灯进行图像识别，然后图像像素RGB灰度值提取模块(52)会对拍摄的图像中的RGB特征值进行智能提取，之后通过特征点分组识别模块(53)将提取的RGB特征值转化成审图图像，然后通过障碍物特征识别模块(10)将该图像划分区域，并删除不必要的区域，再传送至中央处理模块(1)内；

S3、避障测距估算：中央处理器(1)可将步骤S2识别的特征图像传送至连续图像采集对比分析单元(6)内，连续图像采集对比分析单元(6)内的单组动态图像导入模块(61)可将拍摄提取的单组图像导入系统内，再通过幅度梯度函数处理分析模块(62)向联网算法数据库(11)内提取相应函数算法对导入的特征图像进行分析，然后通过对组级联整合分析模块(63)对分析各个单组特征之间建立深度测量函数模型，来进行不间断深度计算，之后通过障碍物测距估算模块(64)在拖拉机动态行驶过程中，可计算出与前方障碍物之间的距离值，并将测距估算值实时传送至避障决策单元(7)内；

S4、避障预警提醒：中央处理模块(1)会分别将GPS卫星定位模块(8)和惯性导航模块(9)获取的拖拉机GPS定位数据和惯性导航数据传送至避障决策单元(7)内，避障决策单元(7)内的测距估算值导入模块(71)可将步骤S3计算的避障测距估算值导入系统内，然后危险距离值对比模块(72)会将导入的测距估算值与系统内预先设定的预警危险值进行比较，若小于或等于预警危险值时，危险距离预警模块(74)会在驾驶室内进行声光报警提醒驾驶人员注意；

S5、避障安全制动：若驾驶人员未及时处理，此时危险距离值对比模块(72)会将导入的测距估算值与系统内预先设定的危险制动值进行比较，若小于或等于危险制动值时，刹车控制信号发送模块(73)会将刹车制动信号传送至中央处理模块(1)内，中央处理模块(1)会先控制油门控制阀熄火控制组件(3)控制油门停止向发电机内供油，从而熄火，然后再控制电动刹车控制组件(4)进行自动刹车，这样即可使拖拉机安全制动停车避障。

7.根据权利要求6所述的一种智能拖拉机田间避障控制系统，其特征在于：所述步骤S2中的避碍决策单元(7)的具体操作如下所述：

S1101将所述图像采集组件(2)拍摄的图像进行像素点的提取，得到像素点的值的矩阵A，矩阵A包括L行M列，同时因为像素是包含RGB三个值，则像素点的矩阵A中的每个元素中间都是包含有3个值组成的集合，所述矩阵A传入图像像素RGB灰度值提取模块(52)，利用公式(1)将像素矩阵A中的每个元素都处理为只有一个值的灰度化后的像素矩阵B1其中，B1it为像素矩阵A第i行t列灰度化后的值，round()为四舍五入取整，ARit为像素矩阵A第i行t列像素点的R值，AGit为像素矩阵A第i行t列像素点的G值，ABit为像素矩阵A第i行t列像素点的B值，i＝1、2、3……L,t＝1、2、3……M,将矩阵A中所有元素都灰度化后形成矩阵B1；

S1102将所述矩阵B1传入图像亮度增强模块(51)，利用公式(2)进行相应的图像增强，形成相应的矩阵C；

其中，Cit为像素矩阵B1第i行t列图像增强化后的值，B1it为像素矩阵A第i行t列灰度化后的值，将矩阵B1中所有元素都图像增强形成矩阵C；

S1103将所述图像增强后矩阵C传入特征点分组识别模块(53)，将所述矩阵C，分解为4个均等大小的特征点矩阵，所述分解时分别沿着所述矩阵C的行的中间位置分解，和沿着所述矩阵C的列的中间位置分解，然后将所述分解后的特征点矩阵利用公式(3)计算差异比；

CYD＝CYD1+CYD2

(3)

其中，C1、C2、C3、C4为矩阵C分解后的四个矩阵的所述位置，4个矩阵的大小均为round(L/2)行，round(M/2)列，C1ij为矩阵C1的第i行第j列，C2ij为矩阵C2的第i行第j列，C3ij为矩阵C3的第i行第j列，C4ij为矩阵C4的第i行第j列，CYD1,CYD2为中间变量，max()为取括号里面的最大值，CYD为求解的差异比；

若CYD小于0.5则说明所述拍摄的图像中存障碍物，所述避碍决策单元(7)进行紧急制动避障并对驾驶员进行预警提醒。