一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110765962A(43)申请公布日2020.02.07(21)申请号201911040565.1(22)申请日2019.10.29(71)申请人刘秀萍地址324000浙江省衢州市柯城区九华北大道78号(72)发明人刘秀萍高宏松(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法(57)摘要本发明提供的一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法，使用三维激光扫描仪快速高效的获取被测物体表面的三维信息，通过闵可夫斯基维数法计算植物轮廓点云数据的分维值，利用植物三维点云轮廓分维值区分植物种类，智能化程度高，植物识别高效准确，是获取物体空间三维坐标信息的全新科技手段，通过三维激光扫描仪获取植物的三维信息，在将植物识别工作由室外转向室内的同时，利用植物的三维信息提取出植物特征，利用植物特征实现植物分类，基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法工作量小，分类速度块，效率高、成本低、出错少，植物识别分类的准确性和可靠性大幅提高。CN110765962ACN110765962A权利要求书1/3页1.一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法，其特征在于：包括植物轮廓三维点云分维值计算和基于点云分形特征的植物分类，植物轮廓三维点云分维值计算通过闵可夫斯基维数法计算植物轮廓点云数据的分维值，首先对预处理后的点云数据所在的空间范围进行多尺度立方盒划分，统计出与划分尺度对应的非空立方盒数，再利用统计结果的对数值作双对数坐标图，最后通过双对数坐标图中的点获取拟合直线的斜率，即为分维值，植物轮廓三维点云分维值计算包括三维点云预处理获取植物轮廓点云A、闵可夫斯基维数法计算得到双对数坐标图点集合B、最小平方法拟合直线求解分维值三个步骤；基于点云分形特征的植物分类利用闵可夫斯基维数法对植物轮廓点云进行分维值计算的结果，通过实验或经验找出每一树种对应的分维值，利用植物三维点云轮廓分维值区分植物种类，对植物识别分类。2.根据权利要求1所述的一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法，其特征在于：三维点云预处理获取植物轮廓点云A中，通过三维激光扫描仪采集植物轮廓数据，将采集到的多测站数据进行拼接、裁剪、去噪操作，利用地面三维激光扫描仪获取植物完整的空间三维坐标数据包括：对植物进行多测站激光点云测量，将误差纠正后的三维点云进行数据拼接，将拼接后的点云数据根据植物范围进行裁剪，只保留植物主轮廓的三维点云，去掉其余无关对象的三维点云，得到植物三维点云后去除掉数据中的重复点，最终得到单一植物的三维点云A。3.根据权利要求1所述的一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法，其特征在于：闵可夫斯基维数法计算得到双对数坐标图点集合B中，通过闵可夫斯基维数法计算植物分维值的时对植物三维点云进行立方盒划分，首先获取植物三维点云的外接最小矩形参数，确定植物三维点云的空间范围和立方盒划分的起点坐标(xstart，ystart，zstart)，然后设置立方盒的初始边长c，对植物所在空间进行多尺度立方盒划分，通过不同边长的立方盒对植物点云所在空间范围进行划分，整个空间划分过程迭代进行，确定空间划分的迭代次数D，为使双对数坐标图点集合B中有足够多的点，迭代次数D通过下式确定，每次迭代时立方盒边长Ei＝c×i(i＝1，2，3...，D)，其中Emin为植物点云外接最小矩形的最短边的边长，c为立方盒的初始边长，i为当前的循环次数，Ei为当第i次循环中的立方盒边长，取不大于最短边长的一半与初始边长的商的整数确定迭代次数，每次迭代时，首先按照立方盒尺寸Ei对植物点云所在空间进行立方盒划分，判断盒内包含植物三维点云的立方盒，并统计出非空立方盒的个数记为FEi(A)，同时记录立方盒尺寸Ei的倒数1/Ei，两者的对数值即构成了双对数坐标图点集合B中的一个点完成D次立方盒划分后，得到最终的双对数坐标图点集合B。4.根据权利要求1所述的一种基于三维点云轮廓分维值的植物识别分类方法，其特征在于：最小平方法拟合直线求解分维值中，对得到最终的双对数坐标图点集合B中点数据进行最小平方法拟合直线，其中2CN110765962A权利要求书2/3页为因变量，ln(1/Ei)为自变量，拟合得到的直线对应的斜率即为所求分维值，直线方程y＝kx+b，表示除平行y轴以外的全部直线，式y＝kx+b可作为拟合直线的方程，其中y表示纵坐标，即因变量的值，x表示横坐标，即自变量ln(1/Ei)的值，k表示直线斜率，b表示直线截距，利用最小平方法拟合直线，其中k和b为待估参数，y与x为观测值，即双对数坐标图点集合B中的点坐标