利用SLAM点云的玉米株数自动识别

Automatic recognition of the number of corn plants in farmland using SLAM point cloud

王果 ¹王成 ²王宏涛 ³张成龙 ⁴杨福芹⁵

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作者信息

1. 河南工程学院土木工程学院,郑州 451191,中国;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000,中国
2. 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室,北京 100094,中国
3. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000,中国
4. 北京控制工程研究所,北京 100190,中国
5. 河南工程学院土木工程学院,郑州 451191,中国
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摘要

为了实现农田玉米株数的快速无损自动化识别,提出一种利用同时定位与地图构建(SLAM)点云的农田玉米株数自动识别方法.借助飞马SLAM 100手持扫描仪进行玉米田块点云数据采集,充分利用SLAM点云中玉米植株的竖直度特征和扫描过程中植株的先验纹理特征,进行玉米植株顶部的自动提取,引入密度聚类算法进行玉米植株的区分与株数自动识别,并通过农田实测数据进行实验.结果表明,所设计的方法能够实现玉米植株的自动识别,对玉米种植株数的识别率达到92.53％.该研究在玉米植株自动识别、作物估产以及智慧农业研究领域具有良好的工程应用价值.

Abstract

In order to realize the rapid and non-destructive automatic recognition of corn plants in farmland,an automatic recognition method of corn plants using the simultaneous localization and mapping(SLAM)point cloud was proposed.The Pegasus SLAM 100 hand-held scanner was used to collect the point cloud data of the corn field,making full use of the verticality characteristics of corn plants in the SLAM point cloud and the prior texture characteristics of plants in the scanning process,the top of corn plants were automatically extracted,then the density clustering algorithm was used to distinguish corn plants and automatically identify corn plants.The experimental results show that the method can realize the automatic recognition of corn plants,and the recognition rate is 92.53％.The research has good engineering application reference value in the fields of automatic corn plant identification,crop yield estimation,and intelligent agriculture research.

关键词

激光技术/同时定位与地图构建点云/玉米植株/自动识别

Key words

laser technique/simultaneous localization and mapping point cloud/farmland corn/automatic recognition

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基金项目

国家自然科学基金资助项目(U22A20566)

河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(232102321104)

河南省高等学校重点科研项目(23A420001)

出版年

2024

激光技术

西南技术物理研究所

激光技术

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：0.786

ISSN：1001-3806

参考文献量9

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