项目名称: 激光点云和多视影像融合的油菜植株重建研究

项目编号: No.41301522

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 林承达

作者单位: 华中农业大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 油菜是农业生产的重要对象,其形态数据和三维模型在生长监测、形态分析、遗传育种等方面有重要的应用价值,如何快速地获取三维形态信息,生成高质量的三维模型成为农业信息化发展的一个新趋势。激光扫描技术为目标重建提供了一种新的途径,融合激光点云和影像数据则为复杂目标的三维重建研究带来了新的机遇。本项目以苗期油菜地上植株部分为研究对象,通过融合高精度激光扫描数据和多视高分辨率影像数据,实现准确、高精度的地上植株重建。主要研究内容包括:(1)基于同步影像的激光扫描系统和数码相机系统间的配准;(2)基于共面条件约束的两视点云拼接和多条件共同约束的多视点云无缝拼接;(3)融合点云和影像数据的目标细部特征重建。本项目研究成果可以提供实时的油菜形态重建,为农学研究者提供便捷的油菜可视化方法,从而服务于油菜的理想株型研究、栽培育种等。

中文关键词: 激光扫描;三维重建;点云配准与拼接;数据融合;

英文摘要: Rape is one the most important objects in agricultural production. The morphological data and three dimensional models of plants can be applied in many applications, such as growth detection, morphological analysis, genetic breeding and others. The emergence of terrestrial laser scanner has contributed to three dimensional reconstruction of objects as an alternative fasion. The integration of laser point clouds and digital images has proivided a promising way for complex object reconstruction. This research presents a new methodology for rape reconstruction by integrating point clouds and digital images. The reserch include three parts: (1) Co-registration of laser scanner and opticla digital camera based on synchronized image and high resolution digital image, (2)two view point cloud registration based on coplanarity constraints and Iterative Closest Point algorithm, and multiview point cloud registration constrained by coplanarity and closed condition, (3) Detailed feature reconstruction by integrating point clouds and digital image data. The objective of the research is to realize three dimensional reconstruction and visualization of rape plant, so as to serve agricultural production.

英文关键词: ground laser scanner;3D reconstruction;point cloud registration;intergration of point cloud and digital image;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
20+阅读 · 2022年4月20日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年1月16日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
130+阅读 · 2020年12月10日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
趣解读 | 重构三维植被表型,计算呈现自然之美
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年9月2日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
【泡泡点云时空】基于分割方法的物体六维姿态估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2019年9月15日
【泡泡点云时空-PCL源码解读】PCL中的点云配准方法
泡泡机器人SLAM
67+阅读 · 2019年6月16日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
16+阅读 · 2021年1月27日
小贴士
相关VIP内容
【CVPR2022】多视图聚合的大规模三维语义分割
专知会员服务
20+阅读 · 2022年4月20日
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年1月16日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
130+阅读 · 2020年12月10日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
相关资讯
趣解读 | 重构三维植被表型,计算呈现自然之美
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年9月2日
综述 | 激光与视觉融合SLAM
计算机视觉life
18+阅读 · 2020年10月8日
【泡泡点云时空】基于分割方法的物体六维姿态估计
泡泡机器人SLAM
18+阅读 · 2019年9月15日
【泡泡点云时空-PCL源码解读】PCL中的点云配准方法
泡泡机器人SLAM
67+阅读 · 2019年6月16日
基于几何特征的激光雷达地面点云分割
泡泡机器人SLAM
15+阅读 · 2018年4月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员