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基于运动恢复结构算法的油菜NDVI三维分布 被引量:11
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作者 张艳超 庄载椿 +1 位作者 肖宇钊 何勇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期207-214,共8页
植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况(如叶绿... 植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况(如叶绿素含量)、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法(structure from motion)方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。 展开更多
关键词 算法 形态 图像 油菜 三维重构 运动恢复结构 NDVI空间分布
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基于运动恢复结构原理的电网设施三维静态重建方法 被引量:1
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作者 赵辉 韩璟琳 +3 位作者 李光毅 张菁 胡平 刘宇航 《现代电力》 北大核心 2024年第6期1023-1031,共9页
电网设备数字化是电网数字孪生的关键环节。传统依据设计资料和台账数据的手工建模方式工作效率低、与实际情况差异性大。为解决上述弊端,同时综合考虑部分电网设施弱纹理性、色彩单一的特点导致特征点难以提取的问题与三维重建的实时... 电网设备数字化是电网数字孪生的关键环节。传统依据设计资料和台账数据的手工建模方式工作效率低、与实际情况差异性大。为解决上述弊端,同时综合考虑部分电网设施弱纹理性、色彩单一的特点导致特征点难以提取的问题与三维重建的实时性、准确性要求,研究了一种面向数字孪生电网设施的三维静态模型重建方法。首先,以运动恢复结构为基础原理,对此原理中位姿估计、稠密点云的提取、表面重建等步骤进行完整的算法流程设计。其次,通过提高特征点匹配条件,以及五点法和随机抽样一致性算法的有效结合,改善相机位姿估计的准确度,第三,联合使用最小特征值算法和Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)光流法,以提高稠密点云的选择数量,最终有效提升点云重建精度及视觉效果。最后,以组合式变电箱为例进行实验验证,实验结果及精度对比分析表明该方法能够快速、准确地构建可视化电网设施虚拟模型,为传统电网的数字化转型,数字孪生电网的实现提供有效支撑。 展开更多
关键词 数字孪生 三维重建 运动恢复结构 加速稳健特征 最小特征值算法
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基于运动恢复结构三维重建的应用与研究进展 被引量:14
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作者 王巧丽 徐增波 张玲 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第7期95-98,共4页
三维重建是利用目标物体的二维投影恢复其三维模型的技术,近年来获取高精度的三维模型受到越来越多的关注,而基于运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)的三维重建是目前的热点研究方向。文章首先介绍了常用的三维重建方法和基于SFM... 三维重建是利用目标物体的二维投影恢复其三维模型的技术,近年来获取高精度的三维模型受到越来越多的关注,而基于运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)的三维重建是目前的热点研究方向。文章首先介绍了常用的三维重建方法和基于SFM三维重建的发展现状;其次介绍了基于SFM重建中的2个主要内容,包括摄像机标定和光束平差法;然后介绍了基于SFM三维重建技术的原理及方法;最后介绍了基于SFM的三维重建在不同领域的应用,同时提供了该技术在三维人体重建及人体测量方面的研究思路,为服装个性化定制和服装企业团体定制提供参考。 展开更多
关键词 三维重建 运动恢复结构 相机标定 增量式SFM
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融合视惯RTK的非接触高精度点位测量方法 被引量:2
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作者 裴凌 邓怡琳 +3 位作者 李涛 刘国庆 计洁 王超 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期663-670,680,共9页
为解决信号受遮挡或物理不可达区域的高精度点位测量问题,提出了一种融合视惯和实时差分定位(RTK)信息的非接触高精度点位测量方法。首先,利用由RTK测定的相机位置信息,在增量式重建中将相机位姿和特征点空间位置配准到全球地理坐标系下... 为解决信号受遮挡或物理不可达区域的高精度点位测量问题,提出了一种融合视惯和实时差分定位(RTK)信息的非接触高精度点位测量方法。首先,利用由RTK测定的相机位置信息,在增量式重建中将相机位姿和特征点空间位置配准到全球地理坐标系下;其次,在全局优化中引入视觉重投影误差、RTK测定的相机位置、惯性测量单元测定的相机姿态作为约束,以提升特征点空间位置的测量精度;最后,将图像中的特征点坐标从像平面坐标系映射到全球地理坐标系下,实现对场景中特征点位坐标的非接触性测量。与OpenMVG的对比实验表明:所提方法在3m和5m距离处的非接触性点位测量精度分别提高了87.25%和75.88%,验证了其在非接触性点位测量问题上的高精度。 展开更多
关键词 点位测量 视觉/IMU/RTK 光束平差法 增量式运动恢复结构算法
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基于三维点云的叶面积估算方法 被引量:21
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作者 苏宝峰 刘易雪 +2 位作者 王琮 米志文 王方圆 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期240-246,254,共8页
为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云... 为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云;其次,为了还原叶片表面形状,基于HSV颜色空间,使用阈值分割法去除叶片点云的噪点;使用K-means聚类算法对点云的三维坐标矩阵进行分类,实现单片叶片点云的分割;基于滚球算法重建叶片的表面网格模型;最后,通过计算网格面积求得叶片面积。与常规叶面积测定方法进行了对比,本文方法的计算结果与扫描叶片法测定值相比平均误差为1.21 cm^2,误差占叶片面积的平均百分比为4.67%;与叶形纸称量法测定值相比平均误差为1.41 cm^2,误差占叶片面积的平均百分比为6.05%。结果表明,本文方法成本低、精确度高,可满足植物叶片面积无损精确测定的需求。 展开更多
关键词 植物表型 叶面积 三维重建 点云处理 运动结构恢复算法
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基于Mask R-CNN倾斜影像筛选的建筑物三维模型高效重建方法 被引量:1
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作者 樊孝常 梁玉斌 +1 位作者 杨阳 崔铁军 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期44-50,共7页
为了解决村镇区域建筑实景三维建模效率低下的问题,提出一种基于影像筛选的三维模型重建方法.首先,利用网络开源的建筑检测数据集训练Mask R-CNN神经网络模型;其次,利用训练好的神经网络模型筛选包含建筑的倾斜影像;最后,使用下视影像... 为了解决村镇区域建筑实景三维建模效率低下的问题,提出一种基于影像筛选的三维模型重建方法.首先,利用网络开源的建筑检测数据集训练Mask R-CNN神经网络模型;其次,利用训练好的神经网络模型筛选包含建筑的倾斜影像;最后,使用下视影像和筛选的倾斜影像对研究区进行三维重建.本研究使用Mask R-CNN神经网络模型从9775张无人机影像中自动筛选出7451张包含建筑的影像.实验结果表明,基于影像筛选的增量式三维重建法比常规方法节省了49.4%的数据处理时间,其空三重投影均方根误差和密集重建结果与常规方法一致. 展开更多
关键词 无人机 倾斜摄影测量 Mask R-CNN神经网络 影像筛选 运动结构恢复算法
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