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公开(公告)号：CN112363503B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011231238.7
申请日：2020-11-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光雷达的果园车辆自动导航控制系统，它采用激光雷达获取树干点云数据并进行预处理；对预处理结果进行树干起止点识别，计算树干中心坐标；结合K‑Means算法和最小二乘法拟合树行直线，根据拟合树行直线的中心线导航路径构建增量式PD控制器作为导航控制器。本发明通过使用的激光雷达获取树干点云数据，从而通过识别树干起止点计算树干中心坐标展开计算和操作，大幅改善果园导航过程中植株缺失、车辆偏航等问题。其次，本发明提供的自动导航控制系统测距精度高、分辨率好以及抗干扰强，能够快速得到树干准确的信息和位置。
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公开(公告)号：CN110208771A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910585835.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 一种地面移动二维激光的点云强度改正方法，该方法从影响强度差异的因素入手，根据同类地物反射强度相同这一原则，利用二维激光雷达提取标准漫反射板在不同扫描距离、角度下的强度数据，分别建立基于数据驱动的距离和入射角改正模型，并利用最小二乘法解算改正参数；然后采用移动二维激光扫描系统对实际场景进行移动扫描，获取实际场景的点云距离、扫描角度、强度等信息，再根据已建立的改正模型消除距离和入射角对强度值的影响，使改正后的同质区域强度趋于统一。
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公开(公告)号：CN112116612A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010969502.0
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于Mask R‑CNN的行道树图像实例分割方法，该方法包括：首先选择若干张行道树图像作为样本，进行标注得到行道树掩膜图像；对所有样本的原始行道树图像和行道树掩膜图像进行预处理，包括尺寸变换和数据扩充，将处理后的所有图像作为样本集；将样本集中的所有样本输入基于Mask R‑CNN的行道树实例分割模型进行训练，得到训练后的模型；实时采集行道树图像，对原始行道树图像进行尺寸变换，使得其与前述尺寸变换的目标尺寸一致，输入训练后的模型，进行处理得到分割结果。本发明采用Mask R‑CNN算法建立端到端的行道树图像实例分割模型，从标注样本集中自动挖掘多层次行道树语义特征，能够实现行道树实例的精细分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110910407B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201911166759.6
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/70 , G06V10/774 , G06V20/56
Abstract: 一种基于移动激光扫描点云数据的行道树树干提取方法，它包括以下步骤：构建城市街道点云标注数据集，提取深度、高程、维度、密度、强度等14个局部点云特征；采用boosting监督学习算法自动学习树干点云与非树干点云的差异性，通过特征融合获取高精度树干点云检测器；基于树干点云识别结果，分割标识出每一根树干。本发明的方法能准确提取行道树树干，应用于行道树资源调查领域。
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公开(公告)号：CN110208771B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201910585835.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 一种地面移动二维激光的点云强度改正方法，该方法从影响强度差异的因素入手，根据同类地物反射强度相同这一原则，利用二维激光雷达提取标准漫反射板在不同扫描距离、角度下的强度数据，分别建立基于数据驱动的距离和入射角改正模型，并利用最小二乘法解算改正参数；然后采用移动二维激光扫描系统对实际场景进行移动扫描，获取实际场景的点云距离、扫描角度、强度等信息，再根据已建立的改正模型消除距离和入射角对强度值的影响，使改正后的同质区域强度趋于统一。
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公开(公告)号：CN112363503A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011231238.7
申请日：2020-11-06
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于激光雷达的果园车辆自动导航控制系统，它采用激光雷达获取树干点云数据并进行预处理；对预处理结果进行树干起止点识别，计算树干中心坐标；结合K‑Means算法和最小二乘法拟合树行直线，根据拟合树行直线的中心线导航路径构建增量式PD控制器作为导航控制器。本发明通过使用的激光雷达获取树干点云数据，从而通过识别树干起止点计算树干中心坐标展开计算和操作，大幅改善果园导航过程中植株缺失、车辆偏航等问题。其次，本发明提供的自动导航控制系统测距精度高、分辨率好以及抗干扰强，能够快速得到树干准确的信息和位置。
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公开(公告)号：CN112435290B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202011051069.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，该方法包括以下步骤：S1、拍摄叶片图像发送至处理器；S2、处理器执行如下运算，根据叶片图像背景上的矩形标定框坐标对所述叶片图像进行透视畸变校正；S3、将透视畸变校正后的图像像素由RGB颜色空间变换到HSI颜色空间，采用混合阈值法对图像的饱和度分量进行阈值分割；S4、对分割后的二值图像进行连通域分析，提取形状特征区分叶片区域和标准块区域，统计叶片区域像素个数与标准块区域像素个数的比值，根据标准块实际面积获取叶片实际面积。本发明的成本较低、容易操作，能够适应低光照、不均匀光照和倾斜拍摄等复杂拍摄环境。
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公开(公告)号：CN112435290A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011051069.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于饱和度分割的叶面积图像测量方法，该方法包括以下步骤：S1、拍摄叶片图像发送至处理器；S2、处理器执行如下运算，根据叶片图像背景上的矩形标定框坐标对所述叶片图像进行透视畸变校正；S3、将透视畸变校正后的图像像素由RGB颜色空间变换到HSI颜色空间，采用混合阈值法对图像的饱和度分量进行阈值分割；S4、对分割后的二值图像进行连通域分析，提取形状特征区分叶片区域和标准块区域，统计叶片区域像素个数与标准块区域像素个数的比值，根据标准块实际面积获取叶片实际面积。本发明的成本较低、容易操作，能够适应低光照、不均匀光照和倾斜拍摄等复杂拍摄环境。
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