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基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取
被引量：
3
1
作者
刘刚
张伟洁
郭彩玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期163-169,178,共8页
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...
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。
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关键词
苹果树
三维点云
生长参数
动态K阈值
lccp
算法
K-MEANS算法
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职称材料
基于RGB-D相机的矮砧苹果识别与定位
被引量：
9
2
作者
赵辉
李浩
+1 位作者
岳有军
王红君
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第8期2278-2283,共6页
为实现果园的智能化管理,提出一种基于RGB-D相机的矮砧苹果的识别与定位方法。通过KinectV2相机获取果树的彩色图像与深度图像,使用改进的U-Net网络对彩色图像进行语义分割,将分割后的图像与深度图像融合进行滤波处理,获取苹果区域的点...
为实现果园的智能化管理,提出一种基于RGB-D相机的矮砧苹果的识别与定位方法。通过KinectV2相机获取果树的彩色图像与深度图像,使用改进的U-Net网络对彩色图像进行语义分割,将分割后的图像与深度图像融合进行滤波处理,获取苹果区域的点云;利用LCCP(locally convex connected patches)算法对苹果点云的局部凹凸性进行分析,对点云进行实例化分割;使用多线程的渐进采样一致性算法对每个实例化点云进行形状拟合,获取果实的半径以及球心位置。实验结果表明,该方法能够高效完成苹果果实的识别并获取果实空间位置与形状信息。
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关键词
矮砧苹果
三维点云
语义分割
lccp
聚类
形状拟合
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职称材料
题名
基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取
被引量：
3
1
作者
刘刚
张伟洁
郭彩玲
机构
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室
唐山学院机电工程系
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期163-169,178,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0700503)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2017417)
文摘
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。
关键词
苹果树
三维点云
生长参数
动态K阈值
lccp
算法
K-MEANS算法
Keywords
apple tree
3D point cloud
growth parameters
dynamic-K-threshold
lccp algorithm
K-means
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于RGB-D相机的矮砧苹果识别与定位
被引量：
9
2
作者
赵辉
李浩
岳有军
王红君
机构
天津理工大学电气电子工程学院
天津农学院工程技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第8期2278-2283,共6页
基金
天津市重点研发计划科技支撑重点基金项目(18YFZCNC01120)。
文摘
为实现果园的智能化管理,提出一种基于RGB-D相机的矮砧苹果的识别与定位方法。通过KinectV2相机获取果树的彩色图像与深度图像,使用改进的U-Net网络对彩色图像进行语义分割,将分割后的图像与深度图像融合进行滤波处理,获取苹果区域的点云;利用LCCP(locally convex connected patches)算法对苹果点云的局部凹凸性进行分析,对点云进行实例化分割;使用多线程的渐进采样一致性算法对每个实例化点云进行形状拟合,获取果实的半径以及球心位置。实验结果表明,该方法能够高效完成苹果果实的识别并获取果实空间位置与形状信息。
关键词
矮砧苹果
三维点云
语义分割
lccp
聚类
形状拟合
Keywords
dwarf apple
3D point cloud
semantic segmentation
lccp algorithm
shape fitting
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取
刘刚
张伟洁
郭彩玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于RGB-D相机的矮砧苹果识别与定位
赵辉
李浩
岳有军
王红君
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
9
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职称材料
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参考文献
引证文献
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