基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法

  目的  提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。  方法  ①使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;②在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;③对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。  结果  与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。  结论  该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27     

基于计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法

立木枝干直径是智能型立木整枝机器人工作的重要工作参数.该文提出了一种基于计算机视觉原理的立木枝干自动测量方法.该方法利用已知大小的标定尺简化无线性畸变CCD摄像机标定过程.首先,将标定尺与被测立木紧贴在一起并通过CCD摄像机获取它们的图像;其次,从图像中通过二次模板匹配方法检测标定尺并统计标定尺像素数;然后,计算出图像每一个像素代表的实际尺寸;第四,通过立木枝杈点检测分离出树干和树枝;最后,将统计立木枝干直径的像素数与每一个像素代表的实际尺寸相乘就可以很容易地计算立木枝干直径.该文测量了12组立木枝干的直径,平均绝对误差为0.67 cm,平均相对误差为1.9%.实验结果表明,计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法能够比较精确地解决智能型立木整枝机器人中的立木枝干自动测量问题,但是该方法在进行复杂背景立木枝干直径测量时精度需要进一步提高.      

基于计算机视觉的立木树干曲率自动测量方法

树干曲率的自动测量是智能立木整枝机作业的重要步骤.该文针对立木图像的特点,提出了一种基于计算机视觉的立木树干曲率自动测量方法.该方法包含4个主要步骤:利用阈值分割对树干图像进行提取,得到图像的粗分割;在中值滤波的基础上,利用拉普拉斯算子对图像进行边缘位置点的检测,从而得到准确而连续的边缘;利用数学形态学方法对树干边缘进行细化处理;以道格拉斯-普克法提取树干曲线上的特征点,对其进行曲线拟合并求得树干曲率.实验结果表明,该方法能比较准确地识别树干的弯曲度.      

基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法

为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。     

基于单CCD曲面测量方法

该测量方法是在三坐标测量机上,建立基于单CCD的自由曲面视觉测量系统;利用CCD测量被测物体表面的曲面特征;采用基于矩形细分的未知曲面测量规划方法,智能指导高精度测头测量,以便快速、准确地获取被测物体表面的大量测量数据.最后通过试验验证了该测量系统的可行性.     

基于双目视觉的叶片形态无损测量方法

利用数码相机实现对植物叶片形态的无损测量,是掌握植物生长规律、科学指导生产以及实现植物生长柜智能化控制的关键技术之一.针对叶片弯曲以及拍照过程中容易出现的几何失真等问题,提出了利用两个相互垂直的数码相机来采集图像,从侧面图像分析叶片的弯曲角度,对正面图像进行失真校正;然后根据投影原理统计出叶片的像素数目,从而得到对应的形态数据.结果表明,该方法能够有效地解决图像的二维图像失真问题,降低叶片数据计算的误差,对于促进农业科技进步、加快现代化发展具有十分重要的意义.     

基于双目立体视觉的草坪植株高度测量

计算机视觉现已被广泛应用于诸多农业领域,有助于精准农业的发展,提高劳动生产效率。针对坐骑式零转弯半径(ZTR)割草机刀盘高度无级调节问题,利用双目立体视觉对草坪植株高度进行测量可推动其智能化发展。首先对地毯草灰度图像中的V分量进行图像增强、形态学处理、阈值分割等预处理提取出植株图像。本研究提出一种结合高通滤波与Foerstner的特征点检测算法,对提取后的植株图像进行特征点检测,该方法可有效去除伪角点,准确率在98%以上。利用双目标确定后的参数对左右2幅图像进行角点匹配,选取z轴方向数值最小的3个点构造假想地面并最终计算植株均高。结果表明,该高度测量系统可识别测量不同草种,且总体相对误差为1.5%,有效地提高了测量精度且适用范围较广。     

基于智能手机单目视觉的多株立木高度提取方法

  目的  提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。  方法  该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut 算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而基于几何相似法获取智能手机相机图像的深度信息。在不同角度下拍摄标靶,进行深度提取模型的精度优化,进而确定信息提取的最优方位。同时,结合高精度陀螺仪获取相机俯视角,根据提取的深度信息和相机俯视角实现非接触条件下的多株立木高度测量。  结果  使用型号为MI 2S的小米智能手机为试验设备,在本方法中的立木高度测量模型具有良好的稳定性,并且试验中最高相对误差为2.45%,树高测量精度可达97.55%。  结论  基于智能手机单目视觉下的立木高度提取方法精确度高、操作简便,能够有效满足国家森林资源二类调查中对于树高测量精度的要求。      

基于双目视觉的测树方法研究

树木参数是林业调查的重要指标。依据双目视觉原理和图像处理技术提出一种基于双目视觉的测树方法研究,利用经纬仪和CCD代替双CCD,减少计算误差,再经图像处理和识别提取出树木参数。     

基于图像阈值的年轮识别方法

本文主要讲述了年轮识别在林业信息化中的作用和阈值法的依据与闻值法的原理,以及用阈值法处理年轮图像和采用其他方法处理的结果的不同,从而得出用阈值法进行处理的优点.     

基于故障树理论的不精确推理方法研究

推理机是专家系统的重要组成部分,直接影响专家系统的实用性和判断的正确性。文章探讨了农机液压系统故障诊断专家系统的推理机实现问题,研究了基于故障树理论的不精确推理方法,经过系统开发验证,该推理方法应用于故障诊断专家系统中,具有较高的诊断效率和准确性。     

基于光场相机的大豆冠层叶面积无损测量方法研究

大豆上、中、下冠层叶面积分布是大豆植株株型状况评价、产量预测的重要依据,而传统上、中、下冠层叶面积测量方法采用大田切片法,该方法过程繁琐,且会对叶片造成伤害。针对这一问题,引入光场相机重聚焦技术分别得到聚焦在上、中、下叶片的重聚焦图像,通过图像处理技术提取聚焦平面的叶片,去掉离焦平面的叶片,分别得到上、中、下层的投影面积。选用开花期103盆宏秋品种大豆植株作为校正集,根据光场相机的标定计算各冠层叶片的校正系数,获得修正后的各冠层叶片投影面积。建立大豆植株各冠层投影面积和真实叶面积的回归模型,并选20盆作为预测集来验证各回归模型。研究发现:上层叶面积模型的决定系数为0.945,预测集的最大误差为4.48%,均方根误差为4.376;中层叶面积模型的决定系数为0.796,预测集的最大误差为13.62%,均方根误差为7.273;下层叶面积模型的决定系数为0.914,预测集的最大误差为8.63%,均方根误差为1.529。上层和下层叶面积测量模型相关性高,由于上层叶片的遮挡,中层叶面积模型相关性略低。     

基于超像素特征向量的果树冠层分割方法

针对无人机精确植保过程中,果树冠层区域颜色特征和杂草相似度较高、难以分割等问题,采用基于超像素特征向量的果树冠层分割方法,以消除不同杂草特征对树冠分离的干扰,减小农药喷雾区域,节省农药使用量.通过分析无人机采集合成的样本图像在HSV彩色空间上色调与饱和度的分布情况,选取合适的阈值范围,提取样本图像中包含果树冠层与杂草的...     

基于双目立体视觉的花卉三维重建

花卉的植物结构形态复杂,对于农业科研具有十分重要的意义。为了方便快捷地获得花卉的三维形态模型,利用2个平行且位置相对固定的摄像机,组成双目立体视觉系统。运用Chatterjee方法进行摄像机标定,采用区域相关匹配算法对获取的图像进行立体匹配。利用Delaunay三角剖分重建花卉三维曲面模型。结果表明:提出的方法能够准确地对花卉进行三维重建,具有快速、非接触、自动化程度高等特点。     

基于双目视觉的农田障碍物检测

针对智能农业机械自动驾驶或辅助驾驶立体视觉障碍物检测技术中,传统阈值分割不能达到目标提取精度的问题,提出基于分析扫描线上区域分割与特征匹配相结合的障碍物检测算法。在双目视觉系统得到农田场景图像对中,通过分析扫描线上像素分布情况将图像分割,进行归类整理提取目标区域;对目标区域进行快速立体特征匹配,得到目标区域的空间信息,进行障碍物的检测。对800帧(400对)图像进行检测试验,结果表明:每对图像的平均处理时间<100 ms,本次试验检测出障碍物的正确率达到95%。该算法用于农田障碍物检测具有很好的检测效果。     

基于低空遥感的果树冠层信息提取方法研究

【目的】 果树冠层信息是反映果树生长状况的重要参数,准确提取果树的冠层信息对于果园的精细管理十分必要。【方法】 文章以苹果树和桃树为研究对象,利用无人机遥感获取果园影像数据,首先通过Mask R-CNN实例分割算法对果园果树冠层进行逐一分割,同时提取果树冠幅和冠层面积信息。然后利用果园正射影像结合QGIS软件,对果树冠层位置信息进行提取和可视化并通过目视解译对果树冠层参数信息提取结果进行评估。【结果】 当交并比为0.5时,模型检测分割结果最优,测试集语义分割精确度为66.3%,目标检测精确度达到63.9%。总体冠层面积实测值与模型预测面积之间的平均相对误差为12.44%,均方根误差为0.5 m²。冠幅实测值与模型预测的面积之间的平均相对误差为16.39%,均方根误差为0.39 m,在一定范围内验证了模型对冠层面积和冠幅信息提取的可靠性。【结论】 结合无人机遥感数据和Mask R-CNN实例分割算法可有效地将果树冠层分割出来,并且能够较为准确地提取果树冠层的相关参数信息,可为果园的精细管理提供一定的技术支撑。     

基于双目视觉的无人补料装置测距技术

基于双目视觉技术,研究一种适用于无人补料设备的目标检测及测距技术,设计了高精度的目标检测识别和双目测距方法,并进行了相关仿真实验。实验结果表明,使用改进后的识别定位算法平均准确率为99.53%,双目相机在距离补料装置40～90 cm时,测距相对误差为0.59%～1.26%,可以有效辅助近距离定位补料装置,较好地满足了补料装置与料仓的对接功能要求,对提高补料装置的自动化水平具有积极意义。     

车辆轮毂直径和圆度的图像法检测

[目的]直径和圆度作为车辆轮毂的基本参数,对车辆行驶的平顺性和安全性有重要影响。研究轮毂尺寸在线测量技术,可以为工厂化轮毂生产及尺寸检测提供高效、准确的方法。[方法]以上海大众桑塔纳轿车轮毂为研究对象,以Matlab图像处理为技术手段,采集自然光状态下车辆轮毂图像,通过灰度化、二值化处理,从原始图像中初步提取出车辆轮毂,再利用imclearborder、bwareaopen等函数对图像进行相应后处理,得到边缘锐利、清晰、平滑、完整的轮毂二值图像,为精确测量轮毂尺寸提供保证。经标定后,利用regionprops函数可以准确计算出轮毂直径及圆度值。[结果]检测结果表明,轮毂直径测量的相对误差为0.6%,圆度为2.47mm,检测精度较高,检测结果可靠。[结论]该研究一方面为轮毂尺寸在线测量提供一种准确性好、精度高的方法,另一方面,也可为解决类似图像处理问题提供参考和依据。