[发明专利]基于消费级深度相机的立木因子测量方法在审
申请号: | 202110258863.9 | 申请日: | 2021-03-09 |
公开(公告)号: | CN112906719A | 公开(公告)日: | 2021-06-04 |
发明(设计)人: | 徐爱俊;杨红;周素茵 | 申请(专利权)人: | 浙江农林大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/40;G06K9/32;G06T7/11;G06T7/593;G06T7/70;G06T17/00 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 曹兆霞 |
地址: | 311300 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 消费 深度 相机 立木 因子 测量方法 | ||
1.一种基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)采用消费级深度相机多视角采集立木场景点云数据,对立木场景点云数据进行感兴趣区域提取和去噪处理,得到立木点云数据;
(2)从立木点云数据中分割出立木主干点云数据和树冠点云数据,配准立木主干点云,并依据立木主干点云数据确定刚性变换矩阵;
(3)基于刚性变换矩阵对树冠点云数据进行处理,对变换后的主干进行树冠填充以重建完整的立木三维模型;
(4)从立木三维模型中提取立木关键点信息,分析各关键点信息的空间几何关系,最终实现立木因子的测量。
2.如权利要求1所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,采用消费级深度相机三个视角采集立木场景点云数据。
3.如权利要求1所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,采用密度分析去噪方法和直通滤波器去除点云数据中的噪声点。
4.如权利要求1所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,基于颜色的区域生长分割方法从立木点云数据提取出立木主干点云数据。
5.如权利要求1所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,基于SDRSAC-NDT算法对各视角立木主干点云数据进行配准,估计各视角主干点云数据之间的最优刚体变换矩阵,使得经过旋转和平移后各主干点云的重合部分位置差别最小化。
6.如权利要求1所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,所述立木关键点信息包括立木最高点、最低点、胸径测量处、树冠东西、南北的极值点,其中,胸径测量处是指树干距离地面上根茎1.3米处,针对主干不足1.3米的矮小立木则测量距离地面上根茎0.2米处的地径;所述立木因子包括立木胸径、树高和冠幅。
7.如权利要求6所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,根据胸径测量处确定立木胸径的过程为:
对胸径测量处的点云数据进行最小二乘法椭圆拟合,获得椭圆系数,其长轴和短轴参数等同于立木胸径。
8.如权利要求7所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,在计算立木胸径之前,利用双边滤波法对立木主干点云数据进行内部小尺寸噪声去除。
9.如权利要求6所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,依据立木最高点和最低点确定立木高度。
10.如权利要求6所述的基于消费级深度相机的立木因子测量方法,其特征在于,根据树冠东西、南北的极值点确定冠幅的过程为:
分别计算以立木主干中心所在轴为分界线,计算点云在其余两轴的最大宽度的平均值,即为所求立木冠幅。
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