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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
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采摘机器人果实识别的多源图像配准 总被引：8，自引：0，他引：8
为了提高果实识别的准确性,减少非结构化环境对识别的影响,使用基于光学混合探测(PMD)技术的深度摄像机与RGB摄像机组合捕获果园环境的多源图像;SURF算法提取待配准图像的尺度不变特征,欧式距离作为判断特征相似性的测度,最近邻与次近邻比值实现特征向量的初匹配,最近邻的搜索策略加速匹配过程;剔除异常点与优化模型交替迭代的方法提纯匹配结果;并以均方误差(MSE)、归一化互信息(NMI)和相关系数(COEF)作为配准效果的客观评价标准.不同试验结果表明:双摄像机组合丰富了锁定目标区域的信息量,配准算法的实时性、鲁棒性及精度均能满足果园试验的要求. 相似文献
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基于Kinect相机的苹果树三维点云配准 总被引：4，自引：0，他引：4
为建立具有真实彩色信息的果树三维点云形态结构模型,用Kinect相机获取不同视角下果树的原始三维点云,针对传统最近点迭代算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先通过归一化对齐径向特征算法搜寻点云关键点,并使用快速点特征直方图描述子计算关键点处的特征向量。然后根据求得的特征向量估计2片点云关键点之间的空间映射关系,再基于随机抽样一致性算法提纯映射关系并完成点云的初始配准。最后利用最近点迭代算法完成点云的精确配准。实验结果表明,通过在最近点迭代算法前增加点云初始配准算法,有效地提高了点云配准的准确性和稳定性,能够对任意初始位置的2片点云进行准确匹配,平均配准误差为0.7 cm。 相似文献
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由于果园环境复杂、树冠特征单一,且叶片会引起光线漫反射等因素,导致果园环境的地图构建过程中出现误匹配,增大建图的累计误差。针对以上问题提出一种基于Scan Context与NDT-ICP相融合的果园环境导航地图构建方法。该方法首先对Ring key进行快速地上层搜索,得到候选帧,并对候选帧与当前帧进行相似度评分,通过两阶段搜索算法来有效地检测回环以减少果园环境地图中的误匹配。同时使用基于正态分布变换粗配准与迭代最近点精确配准融合的点云配准方法降低果园环境地图的累计误差。试验结果表明,在KITTI数据集中使用半径搜索回环检测的回环数为42,使用Scan Context回环检测的回环数为51,回环数提高21.4%。NDT-ICP匹配算法的均方根误差为12.86 m,ICP匹配算法的均方根误差为15.11 m。在真实果园环境中使用半径搜索回环检测的回环数为196,使用Scan Context回环检测的回环数为261,回环数提高33.2%。该研究算法有效地降低果园环境地图构建过程中的误匹配、累计误差大的影响,满足果园环境下的高精度环境建图需求,为推进果园环境的无人化作业提供技术支撑。 相似文献
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樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。 相似文献
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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
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型,使用Kinect相机拍摄土壤表面,获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题,采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表面深度图像的无用背景信息以及噪声,再对三维点云进行初始配准以及精确配准。在初始配准的过程中,对获取的土壤表面点云信息进行归一化对齐径向特征关键点搜索,得到具有代表性、且比较均匀的点云关键点,然后采用快速点特征值直方图的方法提取关键点的特征值,采用随机抽样一致性算法提纯映射关系,以此来完成点云的初始配准。最后采用最近点迭代算法完成土壤表面三维点云的精确配准。传统的最近点迭代算法的配准时间是58. 2 s,配准误差是3. 80 cm,改进后的方法配准时间为124. 8 s,配准误差为0. 89 cm。相比传统最近点迭代算法,改进后方法的配准时间虽延长了66. 6 s,但配准误差降低了2. 91 cm。结果表明,该方法简单,易于处理,成本较低,可以实现土壤表面的三维重建。 相似文献
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以盆栽和高架两种栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于深度信息分割聚类的草莓冠层结构形态三维重建算法。首先,以深度信息的不连续性特征作为草莓植株逐层分割的重要依据,以深度二维图像作为全局参考指标,提出深度信息步进方法,自动提取冠层点云;其次,改进密度聚类算法,有效滤除随机、跳边和背景噪声;最后,改进基于Harris算子的多源图像融合算法,实现彩色图像与强度图像的配准及点云颜色的映射,三维重建出具有颜色信息的草莓冠层结构形态。为验证该算法的有效性,将三维重建后冠层的平均单叶长度及A-B线距离作为评价指标,试验结果表明,模型的平均单叶长度计算正确率为93%左右,A-B线距离计算正确率为97%左右,研究结果可为草莓采摘机器人果实识别过程中枝叶空间结构关系的构建提供技术支持。 相似文献
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基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准。试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s。 相似文献
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黄土塬区苹果树干液流特征 总被引：4，自引：0，他引：4
应用热扩散式树干茎流计（TDP）于2012年7~10月对黄土塬区长武县苹果树干液流速率进行了连续测定,分析了气象因子、土壤含水率等多个环境要素对树干液流的影响。结果表明,在晴天和阴雨天苹果树干液流速率变化均呈明显的昼夜变化单峰曲线,晴天液流启动早,停止晚,液流速率大;阴雨天液流启动晚,停止早,液流速率小。苹果树干液流速率与太阳辐射、水气压差、大气温度和相对湿度呈显著正相关,与空气相对湿度呈显著负相关,晴天条件下液流速率与各气象因子的相关关系比阴雨天条件下显著,且均可用线性表达式来估算。在不同的土壤水分环境条件下,苹果树干液流速率变化差异很大。水分胁迫条件下,全天液流速率水平较低,反映其蒸腾水平低;而水分充足条件下,液流速率的变化过程为一宽峰曲线,维持较高液流速率的时间较长,全天蒸腾水平高。 相似文献
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为了实现苹果园的快速精确测产，结合可见光与热红外图像，提出了一种基于机器学习和Hough变换的苹果树测产新方法。以成熟期苹果树为研究对象，利用热成像相机同步采集可见光与热红外图像数据，通过仿射变换模型实现了可见光与热红外温度图像的配准；利用温度信息与RGB颜色波段作为4个分类特征，采用支持向量机，完成分类与后验概率的计算；采用Hough变换实现了图像中苹果的识别标注和计数；通过线性回归模型进行了苹果测产估计，并进行了交叉验证。在光照条件非均一而使苹果颜色存在差异的情况下，经过试验验证，与人工记录的测产数据相比，该文提出的新方法苹果测产的准确率达到80%以上，为果园的科学管理提供了有力的技术支持。 相似文献
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果树测产是果园管理的重要环节之一,为提升苹果果园原位测产的准确性,本研究提出一种包含改进型YOLOv5果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法。利用无人机及树莓派摄像头采集摘袋后不同着色时间的苹果果园原位图像,形成样本数据集;通过更换深度可分离卷积和添加注意力机制模块对YOLOv5算法进行改进,解决网络中存在的特征提取时无注意力偏好问题和参数冗余问题,从而提升检测准确度,降低网络参数带来的计算负担;将图片作为输入得到估测果实数量以及边界框面总积。以上述检测结果作为输入、实际产量作为输出,训练产量拟合网络,得到最终测产模型。测产试验结果表明,改进型YOLOv5果实检测算法可以在提高轻量化程度的同时提升识别准确率,与改进前相比,检测速度最大可提升15.37%,平均
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针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、... 相似文献
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为精准化管理果园,针对存在裸露土壤、遮蔽物、果树冠层阴影和杂草等复杂环境下难以提取导航线问题,通过无人机搭载多光谱相机获取苹果园影像数据后提取果树像元并进行全局果树行导航线提取。通过处理多光谱影像数据得到正射影像图(DOM)、数字表面模型(DSM)图像,选取并计算易于区分杂草与苹果树的归一化差异绿度指数（NDGI）、比值植被指数（RVI）分布图,构建DSM、NDGI、RVI融合图像后,综合利用过绿植被(EXG)指数和归一化差异冠层阴影指数（NDCSI）以阈值分割法剔除融合图像中土壤、遮蔽物、阴影等像元,降低非植被像元对果树提取的干扰。对比使用支持向量机（SVM）法、随机森林（RF）法和最大似然（MLC）法分别提取最终融合图像和普通正射影像中的苹果树像元,并计算混淆矩阵评价各识别精度。试验表明,MLC法对融合图像中果树的识别效果最优,其用户精度、制图精度、总体分类精度、Kappa系数分别为88.57%、93.93%、93.00%、0.8824;相对于普通正射影像,本文构建的最终融合图像使3种方法的识别精度均得到有效提升。其中,融合图像对RF法的用户精度提升幅度最大,为27.12个百分点;对SVM法的制图精度提升幅度最大,为9.03个百分点;对3种方法的总体分类精度提升幅度最低为13个百分点;对SVM法的Kappa系数提升幅度最大,为22.55%,且对其余两种方法的提升也均在20%以上。将本文得到的苹果树像元提取结果图像做降噪、二值化、形态学转换等处理后,以感兴趣区域划分法提取各果树行特征点,并以最小二乘法拟合各行特征点得到导航线,其平均角度偏差为0.5975°,10次测试整体平均用时为0.4023s。所提方法为复杂环境中果树像元和果树行导航线提取提供了重要依据。 相似文献
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基于语义分割的矮化密植枣树修剪枝识别与骨架提取 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现休眠期枣树自动选择性剪枝作业,针对复杂树形结构修剪枝难以识别的问题,研究了基于语义分割网络实现自然场景中枣树修剪枝识别与骨架提取。通过RGB-D相机搭建的视觉系统获取不同天气情况下枣树的点云信息,根据距离阈值去除复杂的枣园背景,并构建枣树前景数据集。利用DeepLabV3+和PSPNet 2种深度学习模型分割枣树枝干同时获取其修剪枝的掩膜,并进行结果对比。对修剪枝掩膜进行二值化,依据二值图像的面积去除噪声,对去噪后的连通域标记,并提取修剪枝骨架,最终确定修剪枝数量,建立修剪枝数量真实值与预测值之间的线性回归模型。结果表明：基于ResNet-50特征提取网络的DeepLabV3+模型识别结果最好,平均像素准确率（mPA）、平均交并比（mIoU）分别为89%和81.85%,其中枣树主干、修剪枝2个类别的像素准确率（PA）和交并比（IoU）分别为90.36%、80.98%和80.34%、66.69%;在3种典型天气（晴天、阴天、夜间）情况下,晴天枣树枝干的mPA（91.97%）略高于阴天（91.81%）和夜间（90.98%）,同时,预测的修剪枝与真实值的R2（0.8699）也高于阴天（0.8373）和夜间（0.8120）,并得到最小的RMSE为1.1618。 相似文献
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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