基于激光雷达自适应聚类半径的树冠检测研究

来源：中国农机化学报杂志2024年第2期北京时间：

作者：台少瑜, 李云伍, , 赵颖, 林先卬, 黎远江, 王义成

摘要：为解决丘陵山地果园条件下激光雷达检测过程中面对多尺寸、多距离条件下出现的目标物体漏检、误检等欠分割和过分割问题,提出一种基于激光雷达的自适应目标聚类半径目标物体检测方法。首先,在使用激光雷达感知到周围环境的三维点云后,去除地面点云并且使用体素滤波进行降采样的预处理,在减少数据量的同时去除点云中的噪声点。其次,建立K-d tree模型进行最近邻搜索,以加速欧式聚类的进程,通过自适应确定每颗树冠的聚类半径,使欧式聚类能够得到更好的聚类效果。最后为验证算法准确性和实用性,基于果园履带车平台,采用32线激光雷达对所提算法进行实车测试。结果表明:在丘陵山地果园中该算法可准确聚类果树树冠点云,且实地目标正检率为94.41%。

关键词：激光雷达,树冠检测,K-dtree模型,自适应聚类

基金资助：贵州省科技计划项目(黔科合支撑［2021］一般171)