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摘要:
为了对玉米种植株数进行无损的自动化识别,利用FARO focus s70地面激光扫描仪、采用四站式扫描方法,采集不同视角下的玉米田块点云数据.设计了一种基于标靶球自动提取的配准算法,对各站获取的点云数据进行精确配准,取得了完整的玉米田块点云数据,并以标靶球拟合误差和标准偏差分析配准精度.对于配准好的3维点云数据,利用采样一致性算法基于圆柱体特征从完整的玉米田块点云中精确分离出茎秆点云,统计玉米种植株数.结果表明,标靶球拟合标准偏差在0.1mm~0.7mm之间,满足仪器测量精度要求;拟合误差总体在2mm~5mm之间,能满足大场景测量配准误差5mm的要求;对玉米种植株数的识别率达到86.1% ~92.1%.这一结果对于农田环境下玉米种植株数识别的实际应用方面是有帮助的,为作物的估产提供了数据基础,为智慧农业研究提供了理论方法.
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文献信息
篇名 基于激光点云的农田玉米种植株数数目识别
来源期刊 激光技术 学科 地球科学
关键词 激光技术 株数识别 随机采样一致性算法 农田玉米 点云配准
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 激光与光电子技术应用
研究方向 页码范围 220-225
页数 6页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2022.02.012
五维指标
传播情况
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
激光技术
株数识别
随机采样一致性算法
农田玉米
点云配准
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光技术
双月刊
1001-3806
51-1125/TN
大16开
四川省成都市238信箱
62-74
1971
chi
出版文献量(篇)
4090
总下载数(次)
10
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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