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田间密集点云中麦穗尺寸的无监督自动测量

田间密集点云中麦穗尺寸的无监督自动测量

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-12-23 06:10
  • 访问量:

【概要描述】结果表明,所提出的算法是一个可以识别小麦穗和小麦单穗的可靠工具,与人工测量相比,根据五个场景的结果,测试中穗子的数量、高度和宽度的平均误差率分别为16.27%,5.24%和12.38%。

田间密集点云中麦穗尺寸的无监督自动测量

【概要描述】结果表明,所提出的算法是一个可以识别小麦穗和小麦单穗的可靠工具,与人工测量相比,根据五个场景的结果,测试中穗子的数量、高度和宽度的平均误差率分别为16.27%,5.24%和12.38%。

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-12-23 06:10
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  准确测量田间生长的小麦性状,包括穗数、尺寸和体积,对于作物表型和产量分析至关重要。在本文中,我们提出了一种高通量的方法来对田间小麦进行三维成像,并提出了一种无监督的测量方法来获取单个小麦穗的数据。在田间移动平台上使用四个结构光扫描仪来获取图像,在不到10s的时间内为4.5立方米的体积创建了尺寸精确到亚毫米分辨率的3D点云。采用无监督方法分析每个试验小区的三维点云,包含数百个麦穗,并计算每个小区的麦穗平均尺寸和总麦穗面积。该分析采用了具有动态自适应k-means算法,以适应每个麦穗的性状,并采用随机抽样一致算法测量尺寸,通过生成小的立方体来适应所有的麦穗,并估计了麦穗的总体积。结果表明,所提出的算法是一个可以识别小麦穗和小麦单穗的可靠工具,与人工测量相比,根据五个场景的结果,测试中穗子的数量、高度和宽度的平均误差率分别为16.27%,5.24%和12.38%。

 

  图1 小麦作物三维点云图像

 

  图2 DBSCAN和k-means分割结果

 

  图3 动态视角下的麦穗图像

 

  图4基于提出的k-means方法的分割结果

 

  图5 三种不同的麦穗值空间。从a到c,值s逐渐增大

 

  图6 (a)异常尺寸的形状拟合结果;(b)最终的形状拟合结果

 

  图7 所提出方法的整体流程图

 

  图8 使用长方体拟合的体积计算方法示例

 

  图9 包含四个结构光扫描仪的小麦三维形状获取系统的现场应用

 

  图10 基于三维和二维点云的k-mens结果

 

  图11 不同k值得聚类结果

 

  图12不同场景下的聚类结果

 

  图13运行时测试的现场图像片段示例。

 

  图14 来自现场的五个不同的三维点图像

 

  表1 手动计算与所提出方法的估测结果比较

 

  表2 所提出方法的错误率

 

  来源:Wang F, Li F, Mohan V, et al. An unsupervised automatic measurement of wheat spike dimensions in dense 3D point clouds for field application[J]. Biosystems Engineering, 2021.

  https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.11.022

  

  编辑:小王博士在努力

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