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题名基于改进DGCNN的树木点云分割方法
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作者
刘超
卜鑫荣
刘慧
杨官学
沈跃
徐婕
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机构
江苏大学电气信息工程学院
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出处
《南京农业大学学报》
CAS
北大核心
2025年第1期240-248,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(32171908)。
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文摘
[目的]通过目标分割为果园喷雾机提供树木的表征信息,使喷雾机能够实现精准喷雾。在分割过程中,对苗圃中的树冠、树干等不同部位进行分割,可以帮助喷雾机对喷雾部分对靶,在果园或苗圃景观中实现自动导航以及精准喷药等操作。与图片相比,点云能够更好地表征树木的三维结构并且受照明条件影响小,因此针对点云树木设计分割算法更适合应用在果园、苗圃等室外环境作业的农业机械。[方法]本文基于DGCNN提出了一种分割精度准确、参数量小的树木点云分割网络——TSNet,它可以很容易被部署在果园喷雾机上。该网络主要具有以下特点:1)该网络是基于DGCNN改进的,可以更好实现点云分割任务;2)网络引入了连续递归门控卷积模块(g^(n)Conv),可以提高树木分割的准确率;3)为避免全局信息损失并增加信息传递效率,我们设计了权重通道用于特征传递。[结果]TSNet分割树木的mIoU达到90.08%,模型大小为0.72 M,优于PointNet、PointNet++、DGCNN、CurveNet、PointMLP和D-PointNet++等常用的点云分割算法。[结论]TSNet能够为苗圃树木检测识别和农业机器人作业提供更准确的感知信息。
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关键词
点云
树木分割
深度学习
精准喷雾
果园喷雾机
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Keywords
point cloud
tree segmentation
deep learning
precision spraying
orchard robot
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于Markov-SA算法的树木图像分割
被引量：2
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作者
白雪冰
祝贺
张庭亮
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《林业科技》
2013年第5期25-27,共3页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目(C201208)
黑龙江省博士后基金项目(LBH-Q10160)
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文摘
为了实现对树木图像的分割,建立了Markov随机场分割模型,采用模拟退火法(SA)确定合适的系统参数,并将Markov随机场模型与模拟退火算法结合,分割出目标图像。试验结果表明,基于Markov-SA算法的树木图像分割突出了树木图像的一些细节,使要分割的目标图像更加清晰。
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关键词
树木图像分割
模拟退火法(SA)
MARKOV随机场
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Keywords
Trees image segmentation
Simulated annealing（SA）
Markov random field
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于车载点云数据的树木提取与分析
被引量：7
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作者
廖晓和
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机构
福建省交通规划设计院有限公司
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第11期163-166,共4页
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文摘
本文基于高速公路高精度点云数据,首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取,将树木点云投影到水平面,采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取;然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域,本文结合树干几何特征提取树干的位置信息,计算所有点云到树干中心的欧氏距离,将所有点云归类到最近的树干进行粗分割;最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心,提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明,本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。
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关键词
点云数据
树木分割
DBCSAN聚类
分层格网
移动测量系统
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Keywords
point cloud data
tree segmentation
DBCSAN clustering
hierarchical grid
mobile measurement system
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分类号
P23
[天文地球—摄影测量与遥感]
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