针对复杂果园环境行间导航树干检测问题,提出一种基于多线激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)的主干形果树树干层级检测方法,使用16线VLP-16型LiDAR采集车辆周围的果园点云数据,通过目标分割和树干检测2个步骤层次化检测树干...针对复杂果园环境行间导航树干检测问题,提出一种基于多线激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)的主干形果树树干层级检测方法,使用16线VLP-16型LiDAR采集车辆周围的果园点云数据,通过目标分割和树干检测2个步骤层次化检测树干,去除非树干目标,提高树干检测精度。首先,设置环形感兴趣区域(Region of interest,ROI),采用地面拟合算法移除地面点云,消除果园目标点云之间的连通性;其次,设置矩形ROI,采用基于密度的带噪声空间聚类(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对非地面点云进行x Oy平面聚类,根据Li DAR测量分辨率和果园目标参数设置DBSCAN算法超参数,将非地面点云分割为若干目标簇;然后,从全局和局部2个尺度提取目标簇的几何和强度特征,用这些特征描述树干与其他果园目标间的差异;最后,采用训练好的树干检测器融合特征,将目标簇划分为树干与非树干2个类别,输出树干簇。树干检测步骤采用随机森林(Random forest,RF)算法进行离线特征选择与融合,使用树干和非树干训练样本,基于基尼指数(Gini index,GI)改变量评价特征重要性,从初始特征中选择22个鉴别力较强的特征,再融合这些特征生成树干检测器。实验场景为标准化种植核桃园,共采集1317帧点云数据,从中分割12213个目标簇,其中,树冠、杂草、支撑杆、围栏、土坡、农具、行人等非树干目标占比58.04%。按照帧比例1∶4将目标簇随机划分为训练集和测试集,测试集树干检测精确率为99.16%、召回率为99.21%、F1分数为99.19%,树干层级检测平均帧耗时85.25 ms。本文方法能对复杂果园场景快速、精准地检测出树干,满足果园行间导航对树干检测的准确性和实时性要求。展开更多
文摘针对遥感图像中大纵横比目标因正样本不足而出现的学习不充分问题,提出一种基于形状自适应标签分配的遥感有向目标检测网络(shape-adaptive label assignment for oriented object detection network,SALANet)。首先,引入纵横比敏感系数建立目标几何特征与正样本数量的动态映射关系,缓解传统方法中固定分配规则引发的样本分布不平衡问题;其次,设计自适应标签分配策略,通过对交并比(intersection over union,IoU)进行排名实现高质量正样本选择;最后,提出中心轴先验,将圆形中心先验区扩展为目标中心轴的矩形区域,增强大纵横比目标的几何特征表征能力。在DOTAv1.0和HRSC2016数据集上的对比实验表明,SALANet分别取得0.777 1和0.932 3的平均精度均值(mean average precision,mAP),较基线方法RoI Transformer分别提升8.15%和2.87%。
文摘针对复杂果园环境行间导航树干检测问题,提出一种基于多线激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)的主干形果树树干层级检测方法,使用16线VLP-16型LiDAR采集车辆周围的果园点云数据,通过目标分割和树干检测2个步骤层次化检测树干,去除非树干目标,提高树干检测精度。首先,设置环形感兴趣区域(Region of interest,ROI),采用地面拟合算法移除地面点云,消除果园目标点云之间的连通性;其次,设置矩形ROI,采用基于密度的带噪声空间聚类(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法对非地面点云进行x Oy平面聚类,根据Li DAR测量分辨率和果园目标参数设置DBSCAN算法超参数,将非地面点云分割为若干目标簇;然后,从全局和局部2个尺度提取目标簇的几何和强度特征,用这些特征描述树干与其他果园目标间的差异;最后,采用训练好的树干检测器融合特征,将目标簇划分为树干与非树干2个类别,输出树干簇。树干检测步骤采用随机森林(Random forest,RF)算法进行离线特征选择与融合,使用树干和非树干训练样本,基于基尼指数(Gini index,GI)改变量评价特征重要性,从初始特征中选择22个鉴别力较强的特征,再融合这些特征生成树干检测器。实验场景为标准化种植核桃园,共采集1317帧点云数据,从中分割12213个目标簇,其中,树冠、杂草、支撑杆、围栏、土坡、农具、行人等非树干目标占比58.04%。按照帧比例1∶4将目标簇随机划分为训练集和测试集,测试集树干检测精确率为99.16%、召回率为99.21%、F1分数为99.19%,树干层级检测平均帧耗时85.25 ms。本文方法能对复杂果园场景快速、精准地检测出树干,满足果园行间导航对树干检测的准确性和实时性要求。
