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基于多源点云与图像数据的车辆定位与再识别方法 被引量：2
1
作者 汪威 吕斌 +4 位作者 杨轶睿 胡新宇 黄玉春 叶仲韬 王鸣辉 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第10期375-384,共10页
针对大型桥梁车辆移动荷载监测场合中车辆的重心估计能力不足和车辆再识别困难等问题,提出一种基于点云灰度图的彩色图像与点云快速融合方法,以提高对车辆的空间定位能力和对目标的辨识能力。首先利用立体标定靶对不同视角相机和点云采... 针对大型桥梁车辆移动荷载监测场合中车辆的重心估计能力不足和车辆再识别困难等问题,提出一种基于点云灰度图的彩色图像与点云快速融合方法,以提高对车辆的空间定位能力和对目标的辨识能力。首先利用立体标定靶对不同视角相机和点云采集装置的位姿进行标定,获取它们彼此间的相对位置和姿态;然后利用标定的结果对不同视角采集到的点云进行拼接,得到完整的车辆点云;再将完整点云转换至彩色相机坐标系并投影,提取点云灰度图,实现彩色图像与点云灰度图的配准,将其姿态调整至与车辆实体在彩色相机坐标系内的位置和姿态一致。进一步建立彩色像素点与三维点云间的映射关系,并将颜色信息与点云相关联,从而实现彩色图像与点云的融合。利用融合后的彩色点云和相机成像模型,可以得到车辆在彩色相机坐标系中的虚拟图像,为车辆的再识别提供依据。结果显示,相比于采样一致性算法,所提配准算法缩短了约74.1%的耗时。实验表明,所提算法实现数据融合后生成的彩色点云具有较高的还原度,证明了所提算法的可行性,为解决类似的问题提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 激光点云 多源数据融合 立体标定靶 点云灰度图 虚拟图像 点云着色
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基于激光雷达与RGB相机融合的玉米作物行检测算法研究
2
作者 江庆 安东 +4 位作者 韩华宇 刘京辉 郭延超 陈黎卿 杨洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期263-274,共12页
针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然... 针对单一传感器在面对复杂田间环境适应性差的问题,本文提出了一种基于固态激光雷达(LiDAR)与RGB相机融合的玉米作物行检测方法。首先,研究了固态激光雷达和RGB相机联合标定方法,同步获取玉米作物行图像和点云数据并进行数据预处理。然后,将预处理后的图像数据和点云数据融合,实现点云“着色”,基于点云“着色”提出聚类感兴趣密度区域算法。利用“着色”点云完成聚类,并结合作物种植农艺标准(行距),分别验证点云信息和颜色信息的可用性,能够选择最优信息完成作物行感兴趣区域聚类。最后,通过划分点云水平条带的方式确定目标点云的特征点聚类区域,取作物行特征点,并利用最小二乘法拟合作物行检测线。仅需调整行距参数,算法可实现全生命周期的作物行检测,利用正常工况下玉米苗期、前期、中期和后期数据开展算法验证,作物行中心线平均误差不大于1.781°,准确率不小于92.69%,平均耗时不超过102.7 ms。此外,为验证算法鲁棒性,开展了复杂农田背景环境,如高杂草背景、断行、苗期杂草高度与玉米高度相近以及玉米完全封行4种工况作物行检测,算法平均误差不大于1.935°,准确率不小于91.94%,平均耗时不超过108.3 ms。通过讨论阐述了基于点云“着色”开展作物行中心线提取的优越性,本文算法可为作物行中心线可靠检测提供参考。 展开更多
关键词 玉米作物行识别 激光雷达 RGB相机 联合标定 点云“着色”
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