[发明专利]基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法有效
| 申请号： | 201810015134.9 | 申请日： | 2018-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN108564650B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李秋洁;陶冉;束义平;周宏平;郑加强;范硕;刘懿 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06K9/62;G06V10/764;G06V20/17;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京思创大成知识产权代理有限公司 11614 | 代理人： | 王尧 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，包括使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。本发明采用数据冗余度小、易于在线处理的车载2D LiDAR获取城市街道数据，为对靶施药提供精确喷雾依据。建立保留数据精度、提高邻域检索效率、满足在线处理需求的点云序列空间索引结构，实现行道树靶标的准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 车载 lidar 数据 行道树 靶标 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；步骤二：构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；步骤三：计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；步骤四：SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；步骤五：根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。
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