基于Kinect相机的苹果树三维点云配准

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。     

基于Kinect相机的土壤表面三维点云配准方法

为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型,使用Kinect相机拍摄土壤表面,获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题,采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表面深度图像的无用背景信息以及噪声,再对三维点云进行初始配准以及精确配准。在初始配准的过程中,对获取的土壤表面点云信息进行归一化对齐径向特征关键点搜索,得到具有代表性、且比较均匀的点云关键点,然后采用快速点特征值直方图的方法提取关键点的特征值,采用随机抽样一致性算法提纯映射关系,以此来完成点云的初始配准。最后采用最近点迭代算法完成土壤表面三维点云的精确配准。传统的最近点迭代算法的配准时间是58. 2 s,配准误差是3. 80 cm,改进后的方法配准时间为124. 8 s,配准误差为0. 89 cm。相比传统最近点迭代算法,改进后方法的配准时间虽延长了66. 6 s,但配准误差降低了2. 91 cm。结果表明,该方法简单,易于处理,成本较低,可以实现土壤表面的三维重建。     

基于骨架点的矮化密植枣树三维点云自动配准

为了实现枣园的自动化管理,针对枣树自动化选择性冬剪作业要求,需要重建出矮化密植无叶枣树枝干的三维模型。利用2台固定的Azure Kinect DK深度相机搭建获取枣树点云信息的三维重建系统平台,然后把系统平台逆时针旋转55°获取同一棵枣树的另一帧三维点云信息。为了自动完成2帧点云的配准,提出了基于骨架点的枣树点云配准方法：首先利用FPFH特征描述子计算骨架点的特征向量,并采用SAC-IA（采样一致性）算法对2个视角下的枣树骨架点云进行初始匹配;其次利用经典的ICP算法对初始位姿进行优化;最终只采用2个视角下的点云重建枣树枝干的三维模型。实验对比了在3种典型自然环境下（晴天、阴天、夜间）枣树点云的配准精度和配准时间,结果表明：晴天时对采集系统有一定的影响,使得配准后的枣树枝干有部分不完整;阴天和夜间对采集系统影响小,能够重建出完整的枣树枝干;相对于阴天和夜间,晴天时,枣树点云配准耗时最少,为0.09s,而配准误差最大,其拟合分数为0.00029;阴天时,枣树点云配准时间介于晴天和夜间之间,为0.12s,而此时配准误差最小,其拟合分数为0.00011;夜间配准误差介于晴天和阴天,且此时配准时间最长,为0.16s。     

基于RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量,提出一种基于RGB-D相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用Kinect传感器拍摄角果期油菜分枝在4个视角下的彩色图像和深度图像,进而获取油菜植株的三维点云并滤波。对配准的点云进行旋转变换,计算点云的曲面法矢量和曲率,并由曲率相近的点构成配对点对,再使用基于KD-tree搜索的最近点迭代(ICP)算法实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值,调整ICP算法的对应点距离阈值,使用初配准的操作流程对初配准得到的新点云进行再次配准,完成精配准。结合该三维重建方法和针对性的彩色图像处理方法,得到去除主茎的单分枝油菜角果的完整点云,再进行欧氏聚类实现单个角果的空间定位。实验结果表明,提出的三维重建方法具有较强的实时性和鲁棒性,单个角果的三维形态清晰可见,点云平均距离误差小于0. 48 mm,角果总体识别正确率不小于96. 76%。     

基于Kinect相机的油麦菜自动化三维点云重建

为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准坐标系下,实现了油麦菜三维重建。对随机选取的12株油麦菜进行自动化三维重建,结果表明,在两片点云重叠率不低于30%的前提下,本文算法可获得最优参数组合,自动全局配准平均距离误差为0.65cm,平均耗时为44.05s,具有较高的配准精确度和稳定性。本文算法能有效减少配准误差积累、构建较高精度的完整结构,可为其他作物三维重建提供参考。     

基于改进SIFT-ICP算法的Kinect植株点云配准方法

针对传统配准方法准确度低、速度慢的问题,提出了基于改进SIFT-ICP算法的彩色植株点云配准方法。首先采用Kinect获取不同视角下植株彩色图像和深度图像合成原始植株彩色点云,通过预处理提取原始点云植株信息,对植株点云进行尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测,得到点云配准关键点,再对关键点进行自适应法线估计,然后求取关键点的快速点特征直方图(FPFH),通过采样一致性(SAC-IA)初始配准方法改进点云间初始位置关系,最后利用Nanoflann加速最近点迭代(ICP)算法完成精确配准。试验结果表明,改进SIFT-ICP算法可以大幅度提高点云配准的准确性和快速性,其中对应点间平均欧氏距离小于7 mm,配准时间小于30 s。     

基于SICK和Kinect的植株点云超限补偿信息融合

针对传统点云信息融合需要限制传感器之间位置以及繁杂标定和Kinect传感器室外工作受光照条件影响会出现目标边缘缺失的问题,提出了基于SICK和Kinect相机组合探测的植株点云超限补偿信息融合方法。首先采用SICK二维激光传感器融合实时行进速度传感器,实现对植株三维点云重构,同时通过Kinect传感器获取植株彩色和深度图像合成彩色点云,然后分别对SICK和Kinect异源点云进行阈值滤波预处理和体素栅格下采样,求取各点法线及快速点特征直方图,利用采样一致性初始配准方法使异源点云之间拥有较好的初始位置关系,再进一步使用ICP算法精确配准,通过近似最近邻搜索和超限补偿的方法完成点云信息融合。在超限补偿方法中,通过对比转换后点云间误差,判断数据有效性,实现对数据的最终融合。试验结果表明,本文方法可以有效、准确地实现不同点云之间的信息融合,并能有效抑制阳光的干扰。     

基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先,使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后,对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及Limit Tree为例进行重构试验,试验结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好地展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。     

基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法研究

羊只的体尺参数是衡量其生长发育状况、生产性能和遗传特性的关键指标。重建羊只的三维模型可以为自动化获取多种羊只体尺参数提供数据基础,因此提出一种基于多角度Kinect v2的羊只三维模型重构方法。该方法通过放置在羊只顶部和左右两个侧面的Kinect v2设备,获取羊只的三维点云数据;利用这些数据中的点云之间的相对位置关系,进行点云坐标的转换和初始配准;采用ICP算法进行精确配准建立三维模型。结果表明：当Kinect v2深度相机高度为120 cm、俯视角为30°时,获取的点云质量较高,自动配准的平均误差为0.233 cm,平均耗时为12.89 s。根据模型计算出的羊只体高、体斜长、十字部高和腰脚宽等体尺参数与实际测量平均误差均在5%以内。     

基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法

激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP(Iterative closest point)算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及深圳先进技术研究院可视计算研究中心(VCC)公开库中的Limit Tree为例,进行重构实验,重构结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好的展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。     

基于快速点特征直方图的树木点云配准

随着农林业智能化与信息化发展,树木三维重建技术成为国内外研究的热点.为获取具有颜色信息的树木三维点云,需配准不同视角下的彩色点云数据,为果树三维重建提供基础数据.为此采用仿真树模拟果树,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)的树小点云配准方法,通过添加标定物增加具有稳定FPFH特征的点云个数,从而提高点对配准精度.首...     

基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型

合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。     

基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究

叶片是果树冠层的重要组成部分，对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析，还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云；基于包围盒法搜索K邻域，计算点云中点与其邻域点的平均距离，并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据，进而确定离散点并去除；利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算，提取叶片边界点；对于非边界点部分，根据中心点法向量与其邻域法向量的关系，对点进行不同程度的精简；最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明，构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征，可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。     

基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取

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。     

基于三维点云的群体樱桃树冠层去噪和配准方法

樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。     

遮挡条件下多视角甜椒果实点云三维重构方法

为进行表型原位自动化测量,实现甜椒数字化育种和管理,针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题,提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法,创建增强数据集,建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型,实现对不同遮挡程度果实的识别,同时,构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法,实现多视角的果实三维数据采集。最后,配准甜椒果实三维点云,提取甜椒表型参数,并通过温室甜椒果实表型,对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据,果实果宽平均相对误差为1.72%,果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明,本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法,可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。     

基于三维激光点云数据的树冠体积估算研究

树冠体积是预估树木生物量的重要参数之一。为了实现对树木冠体体积无损高精度量测,随机抽取了6个树种、共计30棵树木的三维激光点云数据作为数据源,对树冠体积的求算方法进行研究。首先,对三维激光点云数据进行匹配、拼接、去噪及压缩等处理,提取冠体点云数据;其次,提取每一棵样木树冠的边缘特征点;最后,应用不规则三角网TIN的原理算法计算冠体体积。本文所提取的边缘特征点能够最大限度地维持树冠冠体的整体不变形,还能够继续去除部分冗余数据,缩短了不规则三角网TIN的构建时间,提高了计算效率;此外,树种包含有针叶树和阔叶树,在冠形上既有针叶树所特有的冠体体态特征,又有阔叶树的冠体体态特征,其研究结果具有一定的代表性。本文采用的方法与已有文献计算结果对比表明:均方根误差为0.832,平均绝对误差为0.49,平均相对误差为1.75%,可看出二者之间差异较小;同时在30个样木中随机抽取5个样木的人工测量结果与本研究相比较,取得的精度相对较好。采用本研究所得结果精度较高,能够满足生产需求。     

激光测距在果树冠层三维重构中的应用

随着计算机技术的发展和果园果树精细管理的现实需求,果树冠层的三维重构问题成为研究热点。本文采用激光传感器在不同高度对果树靶标冠层进行水平扫描测距;将从果树不同方位测得的探测点坐标进行坐标转换,得到同一坐标系下的果树冠层三维点云;采用插值法重构模型树冠层三维轮廓。试验结果表明重构的冠层轮廓较为准确地反映了果树的外形轮廓。本文研究为采用激光传感器测距技术进行果树冠层三维重构与体积测量提供了前期研究基础。