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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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构建由Kinect设备、差分GPS设备和陀螺仪组成的信息获取系统,推导RGB图像中苹果果实世界坐标的计算方法。利用Kinect设备获取果园果树RGB图像和深度图像,差分GPS全球定位系统和陀螺仪分别获取Kinect相机位置信息和姿态信息。融合RGB图像和深度图像,利用相对位置定位模型,计算苹果圆心相机空间坐标,融合相机位置信息和姿态信息,利用空间三维坐标转换原理,建立绝对位置定位模型计算苹果世界坐标,对每个果实进行世界空间位置唯一标定。结果表明,果实相对平均定位误差0.035 m,果实绝对定位经度误差0.117 m,纬度误差0.437 m,海拔误差0.145 m。 相似文献
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自然光照条件下苹果识别方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自然光照条件下果园苹果识别效果不佳的问题,从苹果的颜色分割和形状提取2方面进行对比研究,提出一种自然光照条件下的苹果识别方法。利用错检率、漏检率和处理速度3个量化指标综合对比分析颜色阈值、SVM和BPNN 3种苹果颜色分割方法的处理效果。比较6种边缘检测算法对苹果区域图像的边缘检测效果,并使用Hough圆检测算法对苹果形状进行提取,以获得苹果的圆心和半径。试验结果表明:由BPNN的苹果颜色分割方法以及结合Log和Hough的苹果形状提取方法所构建的果实识别算法具有较高的鲁棒性和准确性,能有效克服果实遮挡、重叠和颜色变异等问题,果实平均识别率可达91.6%。 相似文献
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基于点云配准的果树快速三维重建 总被引：1，自引：2，他引：1
旨在为果园生产管理提供果树三维可视化基础数据,该文提出了一种基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法。首先,利用RGB-D相机采集不同视角下的果树彩色图像和深度图像,并通过信息融合获取相应视角下果树的三维点云数据;第二,对果树原始点云进行去背景和滤波等预处理,利用归一化对齐径向特征NARF(Normal Aligned Radial Feature)算法计算每片点云中的关键点,并在关键点初运用快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histograms)描述子得到关键点的特征向量。通过计算比较两片点云的FPFH特征,寻找两片相邻点云之间的空间映射关系,利用随机抽样一致性RANSAC(RANdomSAmple Consensus)算法提纯映射关系并完成相邻两片点云的初始配准;第三,在初始配准的基础上,利用迭代最近点ICP(Iterative Closest Point)算法完成点云的精确配准;最后,利用上述点云初始配准和精确配准方法对果树多片点云进行全局配准并完整重构果树的三维点云图像。针对配准过程中时间消耗过大的问题,该文提出了基于OpenMP技术对配准进行加速的方法。结果表明,该文所提出的果树三维重构方法具有较高的准确性,配准的平均距离误差为0.0068 m;同时,在不影响配准精度和稳定性的前提下大幅提高了果树三维重建的效率。 相似文献
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基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位 总被引：4，自引：0，他引：4
为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。 相似文献
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