共查询到17条相似文献，搜索用时 609 毫秒
1.
为了克服地面不平整和拖拉机非线性行驶对果树冠层参数测量的影响，该文在超声波传感器阵列测量果树冠层体积技术的基础上，使用RTK-DGPS空间定位技术和姿态航向参考系统，通过空间坐标的平移和旋转转换，直接获得以大地坐标表示的果树冠层的三维点阵云图数据，通过PC机后台处理重构果树冠层三维轮廓和计算果树冠层体积，并详细介绍了系统的结构与工作原理。以果园荔枝树为试验对象，采用该系统对15棵不同高度和体积的果树进行了3次重复试验，另对56棵树的测量结果与人工测量结果进行了对比分析，试验结果表明该方法具有较好的重复性（ 相似文献
2.
针对果园上、中、下冠层不同稀疏度,提出一种多传感器阵列的果树冠层信息融合方法（简称传感器融合阵列）,并进行了相关试验及验证。首先设计了果园冠层宽度信息的无线采集系统,并对比分析了6种非接触式测距传感器的动态识别能力;其次采用筛选出的激光传感器及超声波传感器阵列,收集3种果园上、中、下果树冠层信息;最后选出适合3种果园的传感器融合阵列,依据Box-Benhnken 中心组合试验法设计试验,对采用同种传感器阵列与传感器融合阵列测距方案进行响应面试验,并对得出的试验结果进行统计分析。试验结果表明：影响果树整体测量精度显著性水平从大到小依次为测距方案、车体速度、果园类型。车速为0.3~0.5m/s时,与人工测量相比,采用超声波传感器阵列收集果园冠层信息,相对误差为14.70%~20.04%;采用激光传感器阵列时,相对误差为9.13%~16.02%,采用传感器融合阵列时,相对误差为4.2%~10.24%。采用传感器融合阵列比单种传感器阵列精度高,更适合果园变量喷雾作业。 相似文献
3.
丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。 相似文献
4.
基于三维点云颜色特征的苹果树冠层光照分布计算方法 总被引：2，自引：0，他引：2
合理的果树冠层结构有利于获取充足的光照,对提升果实产量及品质具有重要意义。为了揭示果树冠层光照分布规律,以自由纺锤形苹果树为研究对象,以目标图像的颜色变化与光照强弱存在相关性为理论依据,首先利用Trimble TX5型地面三维激光扫描仪以"顶视法"获取叶幕稳定期苹果树冠层三维点云,按照实际苹果树冠层划分方法,提取三维点云空间不同区域的颜色特征,针对自然环境下苹果树冠层颜色特征具有复杂性和模糊性,不能采用精确、定量的符号对其进行描述的不足,构建以颜色特征为输入、相对光照强度为输出的模糊神经网络,以此作为苹果树冠层光照分布预测模型。试验结果表明:提出的基于三维点云颜色特征的光照分布计算方法具有较好的可行性,预测精度为80.57%,能够为科学合理的苹果树修剪和整形提供技术支撑。 相似文献
5.
基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速重建苹果树冠层结构三维模型，以纺锤体苹果树冠层为研究对象，利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云，提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先，提出了苹果树冠层叶基自动提取方法，可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基，与手工提取的叶基对比分析表明，两种方法重合度较高、误差较小，两种方法的平均欧氏距离为1.41mm；其次，提出了基于冠层体素化的叶基提取方法，构建了苹果树冠层点模型，并在叶基上拼接叶片模板，构建出苹果树冠层点-叶模型；最后，利用VegeSTAR光模型计算光截获进行验证分析，与常规数字化仪测得数据相比，本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。 相似文献
6.
基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速提取苹果树冠层枝干三维点云数据,以不同生长时期苹果树冠层彩色点云数据为研究对象,提出了基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法。首先,提出了苹果树冠层彩色点云获取方法,利用Trimble TX8型地面三维激光扫描仪获取冠层点云数据,同轴全景摄像机获取彩色全景图,采用贴图方法着色点云数据;然后,提取全景图像苹果树冠层区域R、G、B颜色分量信息,根据其分布规律建立枝干部分自适应分割阈值,并根据颜色阈值删除冠层中非枝干部分彩色点云数据;最后,在Geomagic软件中经过封装—创建流形—编辑多边形—填充孔—光滑等一系列操作重建枝干三维模型。苹果树提取枝干点云数据实验结果表明,本文方法点云删除率为75. 74%,相对于人工枝干点云数据提取,侧枝数量平均准确率为93. 34%,效率提高200倍以上,大大缩短了冠层枝干三维重建时间。本研究成果可为有叶苹果树枝干动力学模型建立提供技术基础。 相似文献
7.
合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。 相似文献
8.
合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形"陕富6号"苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用"切片法",在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。 相似文献
9.
基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究 总被引：2，自引：0，他引：2
叶片是果树冠层的重要组成部分，对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析，还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云；基于包围盒法搜索K邻域，计算点云中点与其邻域点的平均距离，并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据，进而确定离散点并去除；利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算，提取叶片边界点；对于非边界点部分，根据中心点法向量与其邻域法向量的关系，对点进行不同程度的精简；最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明，构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征，可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。 相似文献
10.
11.
基于车载二维激光扫描的树冠体积在线测量 总被引：2，自引：0，他引：2
采用车载二维激光扫描仪获取树木单侧点云数据,坐标变换后通过设置感兴趣区域检测树木,利用垂直分布特性识别树干,得到树冠中心距离。考虑树冠连续/不连续2种情况进行树木分割,将树冠外缘距离与对应树干距离相减算出树冠厚度。将树冠体积离散化为长方体,利用树冠厚度、相邻测量点垂直方向距离、车辆速度、扫描周期等参数进行计算。采用FIFO缓冲区保存在线数据,新采集的一帧数据写入缓冲区末尾,同时从缓冲区开头读出处理好的数据帧输出,实现树冠体积的在线测量。实验结果证明,树冠连续/不连续场景下,方法均能准确检测分割树冠、识别树干,实现树冠体积的在线测量。 相似文献
12.
根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。 相似文献
13.
为同时实现果园智能植保机自主导航及自动对靶喷雾,研制了一种果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人。首先采用单个3D LiDAR（Light Detection and Ranging）采集果树信息确定兴趣区（Region of Interest,ROI）,对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标,通过随机一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法得到果树行线,并确定果树行中间线（导航线）,进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）确定机体速度及位置,IMU矫正采集到的果树分区冠层信息,最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。结果表明,机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm,最大航向偏角为4.02°,相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下,实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾,降低了农药使用量及飘失量。 相似文献
14.
针对果树三维重构中存在建模精度低、成本高、拓扑结构差等问题,提出一种基于Kinect v2传感器的果树表型三维重建与骨架提取方法。首先,使用Kinect v2传感器采集不同视角下的果树点云数据;其次,对植株点云进行尺度不变特征变换的特征点检测,对关键点使用快速点特征直方图算法进行特征向量计算,通过随机抽样一致性方法提纯点云的初始位置,经初始变换后使用改进的迭代最近点算法进行精配准、拼接形成完整点云;最后,使用Delaunay三角剖分解构点云数据对缺失点云进行填充,使用Dijkstra最短路径算法对最小生成树进行求取,通过迭代去除冗余分量对骨架进行简化,使用圆柱拟合算法估算枝干骨架,将枝干骨架变为封闭凸包多面体,实现果树的枝干三维重建。实验结果表明：采用本文所提建模方法点云平均配准误差为0.52cm,枝干平均重构误差不超过3.52%,重建效果良好。研究成果可为果园评估作物状态、智能化修剪等研究提供数据支持。 相似文献
15.
基于双目立体视觉的果树三维信息获取与重构 总被引：6，自引：0，他引：6
为实现果实收获机器人避障,研究了树枝空间信息提取方法和果树树枝三维重建方法:采用归一化互相关法获取立体图像视差图,在图像中提取树枝骨架并采用多线段逼近法提取特征点;结合视差图,利用双目立体视觉原理计算树枝骨架特征点的空间坐标,再利用距离图像求取树枝半径信息;将分枝点断开形成简单线图形,简化了树枝三维信息。在空间坐标原点采用12棱柱构建各段树枝模块,通过仿射变换将三维模块以正确的位姿与其他模块组合成果树模型。试验表明,生成的虚拟果树为水果采摘机器人避障及路径规划提供了环境参照。 相似文献
16.
为解决果树修剪技术推广难的问题,提出了基于手势交互的虚拟果树修剪方法。在已有三维果树模型的基础上,通过创建帧缓冲区对象,构建虚拟屏幕,实现果树枝条的快速拾取和修剪;建立了虚拟果树修剪控制手势集,利用Kinect获取骨骼信息,采用状态机匹配识别手势类型,将手部关节点坐标转换至鼠标绝对坐标系,建立不同手势与鼠标和键盘事件之间的映射关系,实现手势交互代替鼠标和键盘交互。实验结果表明:该方法手势识别准确率高,交互实时性好,能够满足虚拟果树修剪应用需求,为果树修剪技术的学习提供了新的途径。 相似文献
17.
基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。 相似文献