基于三维点云的植物种植布局监测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于三维点云的植物种植布局监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取植物种植场地的点云数据，将每个数据点投影到水平面，获得投影数据点，将数据点的竖坐标作为对应投影数据点的特征值；以每个投影数据点为中心构建预设尺寸的特征窗口，对特征窗口的尺寸进行迭代扩展，根据每次迭代的特征窗口中投影数据点的特征值的分布以及投影数据点之间的距离，获得每次迭代的特征窗口的优选程度，直至每次迭代与下一次迭代之间特征窗口的优选程度的比值大于预设终止阈值；根据所述优选程度，从所有迭代的特征窗口中筛选出每个投影数据点的最优窗口；根据每个投影数据点和最优窗口中其他投影数据点之间的距离、对应投影数据点和其他投影数据点之间特征值的差异以及对应最优窗口的优选程度，获得每个投影数据点的阴影可能性；根据投影数据点之间所述阴影可能性的差异，对投影数据点进行去噪处理，获取种植场地的去噪点云数据；基于所述去噪点云数据对植物种植的布局进行监测；所述根据每次迭代的特征窗口中投影数据点的特征值的分布以及投影数据点之间的距离，获得每次迭代的特征窗口的优选程度包括：将每次迭代的特征窗口中的所有投影数据点的特征值分别作为对应特征窗口的分割阈值；将所述特征值大于分割阈值的投影数据点作为特征窗口在每个分割阈值下的第一数据点，将所述特征值不大于分割阈值的投影数据点作为特征窗口在每个分割阈值下的第二数据点，根据第一数据点和第二数据点之间特征值的差异、第一数据点之间的距离以及第二数据点之间的距离，获得每个分割阈值的分割效果评价因子；将所有分割阈值的分割效果评价因子的最大值，作为每次迭代的特征窗口的优选程度；所述根据第一数据点和第二数据点之间特征值的差异、第一数据点之间的距离以及第二数据点之间的距离，获得每个分割阈值的分割效果评价因子包括：若第一数据点的数量大于1且第二数据点的数量大于1，则将所有第一数据点的特征值的平均值，作为第一数据点的第一分布参数；将所有第二数据点的特征值的平均值，作为第二数据点的第二分布参数；将所述第一分布参数和所述第二分布参数的差值的绝对值，作为分布差异；将所有任意两个第一数据点的距离的平均值，作为第一数据点的第一离散程度，将所有任意两个第二数据点的距离的平均值，作为第二数据点的第二离散程度；对所述第一离散程度和所述第二离散程度的和值进行负相关归一化，获得聚集程度；将所述分布差异和所述聚集程度的乘积值，作为每个分割阈值的分割效果评价因子；若第一数据点的数量不大于1或第二数据点的数量不大于1，则令每个分割阈值的分割效果评价因子等于0。