植物三维建模ICP点云配准优化

TP311.1; 构建精确三维模型无损获取植物表型特征信息,对研究农作物的精准化种植、可视化管理和智能化操控具有实际意义.针对当前植物三维建模过程点云数据量大、配准精度不高的问题,该研究提出基于轻量化处理的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)点云配准优化方法.首先以人机交互算法对获取的植株点云图像进行背景滤除,然后利用高效近邻搜索算法判别点云的离群点进行噪声去噪;通过引入辅助特征坐标参数解决ICP算法配准过程中易陷于局部最优解的问题,获取多组点云的精确配准;最后提出体素化网格法,在保证点云三维形态特征的前提下有效滤除冗余点云数据点.试验结果表明,单株和多植株...

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Published in农业工程学报 Vol. 38; no. 2; pp. 183 - 191
Main Authors 陆健强, 兰玉彬, 毋志云, 梁效, 常虎虎, 邓小玲, 吴泽锦, 唐亚战
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642 15.01.2022
华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642
岭南现代农业广东实验室,广州 510642%华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642
Subjects
植物;表型;三维模型;轻量化处理;点云配准;ICP算法;体素化网格法
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2022.02.021

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Abstract TP311.1; 构建精确三维模型无损获取植物表型特征信息,对研究农作物的精准化种植、可视化管理和智能化操控具有实际意义.针对当前植物三维建模过程点云数据量大、配准精度不高的问题,该研究提出基于轻量化处理的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)点云配准优化方法.首先以人机交互算法对获取的植株点云图像进行背景滤除,然后利用高效近邻搜索算法判别点云的离群点进行噪声去噪;通过引入辅助特征坐标参数解决ICP算法配准过程中易陷于局部最优解的问题,获取多组点云的精确配准;最后提出体素化网格法,在保证点云三维形态特征的前提下有效滤除冗余点云数据点.试验结果表明,单株和多植株的精简配准效果良好,表型清晰明显,细节易区分,精简后的植株点云冗余数据减少96.90％～97.35％.精简后的植物点云表型可有效重构植株的形态特征,单植株的株高误差为0.20％～0.45％,冠幅误差为0.17％～0.47％,多植株的株高误差为0.25％～0.60％,冠幅误差为0.42％～0.80％.优化后的ICP算法实现滴水莲点云数据精准融合时间为124.3 s,较暴力算法提升26.75％,冗余点云数据精简96.90％～97.20％,为植物表型的三维建模轻量化处理提供参考.
AbstractList TP311.1; 构建精确三维模型无损获取植物表型特征信息,对研究农作物的精准化种植、可视化管理和智能化操控具有实际意义.针对当前植物三维建模过程点云数据量大、配准精度不高的问题,该研究提出基于轻量化处理的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)点云配准优化方法.首先以人机交互算法对获取的植株点云图像进行背景滤除,然后利用高效近邻搜索算法判别点云的离群点进行噪声去噪;通过引入辅助特征坐标参数解决ICP算法配准过程中易陷于局部最优解的问题,获取多组点云的精确配准;最后提出体素化网格法,在保证点云三维形态特征的前提下有效滤除冗余点云数据点.试验结果表明,单株和多植株的精简配准效果良好,表型清晰明显,细节易区分,精简后的植株点云冗余数据减少96.90％～97.35％.精简后的植物点云表型可有效重构植株的形态特征,单植株的株高误差为0.20％～0.45％,冠幅误差为0.17％～0.47％,多植株的株高误差为0.25％～0.60％,冠幅误差为0.42％～0.80％.优化后的ICP算法实现滴水莲点云数据精准融合时间为124.3 s,较暴力算法提升26.75％,冗余点云数据精简96.90％～97.20％,为植物表型的三维建模轻量化处理提供参考.
Author 兰玉彬
吴泽锦
陆健强
毋志云
唐亚战
梁效
常虎虎
邓小玲
AuthorAffiliation 华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642;国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642;岭南现代农业广东实验室,广州 510642%华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642
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