[發明專利]基于幾何模型的綠蘿葉片外部表型參數的三維估測方法

有效

• 申請號: 202010370531.5
• 申請日: 2020-05-06
• 公開（公告）號: CN111583328B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 王浩云;徐煥良;馬仕航
• 申請（專利權）人: 南京農業大學
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責任公司 32218
• 代理人: 劉暢;徐冬濤

1.一種基于幾何模型的綠蘿葉片外部表型參數的三維估測方法，其特征在于它包括以下步驟：

S1建立綠蘿葉片的幾何模型數據庫；所述綠蘿葉片幾何模型為：

式中，w，h，ax，dy，at，ab，ut，ub，xb，yb為影響模型尺寸的10個模型內部參數；其中，w為寬度指數，h為長度指數，ax為葉形造型指數，dy為比例造型指數，at為葉尖造型指數，ab為葉基造型指數，ut為葉尖變形指數，ub為葉基變形指數；tx₁為正弦葉形變形函數，ty₁為Y方向上葉基的正弦變形函數，ty₂與ty₃為Y軸方向上對葉尖兩側的線性變形函數；xb為X軸方向的彎曲弧度，yb為Y軸方向的彎曲弧度；確定10個內部模型參數的取值范圍和步長，根據不同的參數組合獲得大量模型數據組，構建綠蘿葉片的幾何模型數據庫

S2固定RGB-D相機角度與高度對綠蘿進行一次拍攝，獲得綠蘿葉片的局部點云數據；

S3將S2獲得的局部點云數據與S1中的幾何模型數據庫進行空間匹配與參數尋優，獲得最接近的幾何模型；

S4計算該幾何模型的葉片外部表型參數，作為估測結果；

其中：葉片外部表型參數包括葉長、葉寬、葉面積，葉長為葉尖到葉基的平鋪距離，在幾何模型中將y方向上的最高點與最低點間的差值作為模型的葉長L；葉寬為葉子兩側最寬點間的平鋪距離，在幾何模型中將x方向上的最高點與最低點間的差值作為模型的葉寬W；葉面積指葉片的平鋪面積，在幾何模型中通過累加計算曲面網格面積作為葉面積S。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于采用SAE稀疏自編碼神經網絡來對模型參數進行預測，實現數據的降維。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于S3的匹配過程中，使用粒子群優化算法進行空間匹配，使用遺傳算法對幾何模型數據庫進行遍歷。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于所述遺傳算法遍歷的起點通過以下步驟獲得：

S3-1-1、基于S2中綠蘿葉片的局部點云數據，通過OBB包圍盒估算出葉長、葉寬和葉片高度數據；

S3-1-2將S3-1的結果作為預測輸入，反演獲得的綠蘿葉片幾何模型內部參數，建立該幾何模型作為遺傳算法遍歷的起點。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于S3中，選取匹配度F最小作為局部點云數據與幾何模型數據庫的評價指標：

S3-2-1輸入深度相機獲取的局部點云數據記為點集P＝{m_i}(i＝1,2，……,n)，離散葉片幾何模型點集為Q＝{n_j}(j＝1,2，……,k)；

S3-2-2計算新位置下的點集Q’：Q'(n_j')＝H[n_j；1]，其中，H為歐氏空間變換矩陣；

S3-2-3計算匹配度d_i為m_i與n_j'間的歐氏距離，

分別為為點m_i的x、y、z軸坐標，分別為點n_j'的x、y、z軸坐標。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于歐氏空間變換矩陣H為：

其中，R為正交旋轉矩陣：

α,β,γ為空間變換匹配過程中圍繞x，y，z坐標軸的旋轉角度；

T為平移矩陣：

T＝[t_x；t_y；t_z]

t_x，t_y，t_z為空間變換匹配過程中x，y，z三個坐標軸方向的平移距離。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于遺傳算法中，以10個模型內部參數以浮點編碼作為染色體，以匹配度F作為適應度函數，以0.75的單點交叉概率與0.05的變異概率進行遺傳操作，得出的適應性最佳個體解碼獲得幾何模型并對其外部表型參數進行測量。