公开(公告)号：CN108564650A

公开(公告)日：2018-09-21

申请号：CN201810015134.9

申请日：2018-01-08

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 李秋洁 ,  陶冉 ,  束义平 ,  周宏平 ,  郑加强 ,  范硕 ,  刘懿

IPC: G06T17/00 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，包括使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。本发明采用数据冗余度小、易于在线处理的车载2D LiDAR获取城市街道数据，为对靶施药提供精确喷雾依据。建立保留数据精度、提高邻域检索效率、满足在线处理需求的点云序列空间索引结构，实现行道树靶标的准确识别。

公开(公告)号：CN108564650B

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN201810015134.9

申请日：2018-01-08

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 李秋洁 ,  陶冉 ,  束义平 ,  周宏平 ,  郑加强 ,  范硕 ,  刘懿

IPC: G06T17/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V20/17 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于车载2D LiDAR点云数据的行道树靶标识别方法，包括使用车载2D LiDAR系统获取街道数据，保存为点云文件，对点云文件进行树冠及非树冠类别标注；构建变尺度格网，从变尺度格网中提取三维球域；计算三维球域内的点云特征向量，得到点云特征向量集；SVM算法从点云特征向量集中学习树冠点云分类器；根据树冠点云分类器对点云帧进行在线识别，得到喷雾处方图。本发明采用数据冗余度小、易于在线处理的车载2D LiDAR获取城市街道数据，为对靶施药提供精确喷雾依据。建立保留数据精度、提高邻域检索效率、满足在线处理需求的点云序列空间索引结构，实现行道树靶标的准确识别。