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基于特征融合的林下环境点云分割

樊丽 刘晋浩 黄青青

樊丽, 刘晋浩, 黄青青. 基于特征融合的林下环境点云分割[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
引用本文: 樊丽, 刘晋浩, 黄青青. 基于特征融合的林下环境点云分割[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
FAN Li, LIU Jin-hao, HUANG Qing-qing. Point cloud segmentation algorithm based on feature fusion used for understory environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
Citation: FAN Li, LIU Jin-hao, HUANG Qing-qing. Point cloud segmentation algorithm based on feature fusion used for understory environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332

基于特征融合的林下环境点云分割

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
基金项目: 

948”

国家林业局引进项目(2011-4-02)

详细信息
    作者简介:

    樊丽。主要研究方向:森林工程装备及其自动化。Email:li_fanfan_1011@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学工学院。

    通讯作者:

    刘晋浩,教授,博士生导师。主要研究方向:林业与环境特种装备的研制与开发。Email:liujinhao@vip.163.com 地址:同上。

Point cloud segmentation algorithm based on feature fusion used for understory environments

  • 摘要: 针对林下环境几何特征的复杂性,以及基于边检测、表面增长和聚类分割方法存在的效率低、分割不足及过度分割等问题,提出了一种基于特征融合的点云分割方法。采用地面激光扫描仪FARO在北京林业大学选择样本区域进行扫描,对扫描得到的数据进行采样点剔除及滤波,得到由1166302个点组成的林下环境点云数据,主要包括林木、地面、石块、人4类目标。综合利用点云法向量信息和激光反射强度信息可实现点云分割。其中,点云激光反射强度可直接从扫描得到的点云数据中获取;法向量可根据点云数据的三维坐标信息,通过对点云数据建立kd-tree数据结构,执行k-邻域搜索,并基于PlanePCA算法计算得到。将点云法向量和激光反射强度2方面的特征优势进行融合,计算中心点与邻域点的综合相异度,并判断其是否在阈值范围内,最终实现点云分割。比较基于特征融合、法向量和激光反射强度3种聚类分割方法得到的分割结果可知,基于特征融合的聚类分割方法能较好地保留数据特征,且分割完整度明显优于其他2种方法。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-09-13
  • 修回日期:  2015-09-13
  • 刊出日期:  2016-05-31

基于特征融合的林下环境点云分割

doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
    基金项目:

    948”

    国家林业局引进项目(2011-4-02)

    作者简介:

    樊丽。主要研究方向:森林工程装备及其自动化。Email:li_fanfan_1011@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学工学院。

    通讯作者: 刘晋浩,教授,博士生导师。主要研究方向:林业与环境特种装备的研制与开发。Email:liujinhao@vip.163.com 地址:同上。

摘要: 针对林下环境几何特征的复杂性,以及基于边检测、表面增长和聚类分割方法存在的效率低、分割不足及过度分割等问题,提出了一种基于特征融合的点云分割方法。采用地面激光扫描仪FARO在北京林业大学选择样本区域进行扫描,对扫描得到的数据进行采样点剔除及滤波,得到由1166302个点组成的林下环境点云数据,主要包括林木、地面、石块、人4类目标。综合利用点云法向量信息和激光反射强度信息可实现点云分割。其中,点云激光反射强度可直接从扫描得到的点云数据中获取;法向量可根据点云数据的三维坐标信息,通过对点云数据建立kd-tree数据结构,执行k-邻域搜索,并基于PlanePCA算法计算得到。将点云法向量和激光反射强度2方面的特征优势进行融合,计算中心点与邻域点的综合相异度,并判断其是否在阈值范围内,最终实现点云分割。比较基于特征融合、法向量和激光反射强度3种聚类分割方法得到的分割结果可知,基于特征融合的聚类分割方法能较好地保留数据特征,且分割完整度明显优于其他2种方法。

English Abstract

樊丽, 刘晋浩, 黄青青. 基于特征融合的林下环境点云分割[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
引用本文: 樊丽, 刘晋浩, 黄青青. 基于特征融合的林下环境点云分割[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
FAN Li, LIU Jin-hao, HUANG Qing-qing. Point cloud segmentation algorithm based on feature fusion used for understory environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
Citation: FAN Li, LIU Jin-hao, HUANG Qing-qing. Point cloud segmentation algorithm based on feature fusion used for understory environments[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(5): 133-138. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150332
参考文献 (19)

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