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公开(公告)号：CN113012212B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110361836.4
申请日：2021-04-02
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息融合的室内场景三维点云重建方法，包括：获取场景的彩色图像和深度图像；融合彩色图像和深度图像进行特征提取、匹配；确定深度相机的位姿并筛选出关键帧；根据关键帧，生成每个关键帧的三维点云；根据深度相机的位姿，逐帧拼接每个关键帧的三维点云，获得全局一致的场景三维点云模型。本发明通过在特征提取中同时使用图像亮度信息和深度信息评判一个点是否为特征点，使得提取出来的特征点具有高度代表性，同时对提取出来的特征点进行均匀化操作，保证特征点的数量在合理范围内，有效地控制系统的计算量，提高了前端的精度，增强了前端的鲁棒性，使得后端优化的结果更加准确或者减少了后端优化的迭代次数。
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公开(公告)号：CN110796694A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910970724.1
申请日：2019-10-13
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明涉及一种基于Kinect V2的果实三维点云的实时获取的方法。是一款集前端在线采集果实点云，用户通过手持Kinect V2相机对作物果实进行拍摄，通过同步建图与定位技术实时在屏幕上展示拍摄进程，后端进行位姿的优化和噪声的去除，最后获得果实的点云信息。为了获得纯净的果实点云，我们选择先通过直通滤波等基于滤波器的方法去除果实点云的外点、然后利用维诺联合协方差进行果实点云的保征精去噪，最后通过基于曲率的自适应均值偏移获得完整、无噪声的果实点云。本发明通过使用Kinect V2作为作物点云的获取工具，为果实的三维重建、数字果实的研究提供了便捷、廉价的解决方案。
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公开(公告)号：CN113012212A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110361836.4
申请日：2021-04-02
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息融合的室内场景三维点云重建方法，包括：获取场景的彩色图像和深度图像；融合彩色图像和深度图像进行特征提取、匹配；确定深度相机的位姿并筛选出关键帧；根据关键帧，生成每个关键帧的三维点云；根据深度相机的位姿，逐帧拼接每个关键帧的三维点云，获得全局一致的场景三维点云模型。本发明通过在特征提取中同时使用图像亮度信息和深度信息评判一个点是否为特征点，使得提取出来的特征点具有高度代表性，同时对提取出来的特征点进行均匀化操作，保证特征点的数量在合理范围内，有效地控制系统的计算量，提高了前端的精度，增强了前端的鲁棒性，使得后端优化的结果更加准确或者减少了后端优化的迭代次数。
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公开(公告)号：CN112241676A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010644060.2
申请日：2020-07-07
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明为一种地形杂物自动识别的方法，涉及一种基于深度学习的地形杂物识别系统。该系统对基于无人机航拍技术获取的低精度三维地形点云数据做一系列处理。针对低精度地形特征信息有限的问题，重构了地形点云的几何特征和颜色特征，设计了一种多属性描述符，描述输入地形点云中每个点的局部信息；然后通过在无监督分类中使用多属性描述符，将地形点云聚合成若干超级点，以降低计算复杂；接着定义一个有向属性图，将超级点组合成一个图结构，即超点图；最后，利用提出的基于深度图卷积的LSTM算法对超点图的节点进行分类。该系统最终可以对地形点云中的杂物进行语义分割，将地形中的杂物通过不同的颜色加以显示。通过进一步的研究与分析，可以为地形分析等提供基础的技术支持。
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