[發明專利]一種基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法

在審

• 申請號: 202210500765.6
• 申請日: 2022-05-10
• 公開（公告）號: CN114862872A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 尤號田;劉遙;宋昊昕;鄧維熙;覃志剛
• 申請（專利權）人: 桂林理工大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 徐湘輝

1.一種基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：采集紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據；

步驟2：對采集的紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據進行預處理；

步驟3：利用Pit-free算法對預處理后的紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據生成冠層高度模型CHM；

步驟4：將二階段目標檢測方法Faster R-CNN應用到步驟3產生的CHM中，構建基于CHM特征圖的單木提取網絡進行紅樹林的單木特征自動提取。

2.根據權利要求1所述的基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法，其特征在于，所述步驟2包括如下步驟：

步驟2.1：對讀取的紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據進行去除噪聲處理；

步驟2.2：將去除噪聲后的紅樹林無人機機載LiDAR點云數據劃分為地面點和非地面點兩類點云數據；

步驟2.3：對地面點的紅樹林無人機機載LiDAR點云數據中每個單點位置的高程進行空間插值，實現對所有的紅樹林的地面點的無人機機載LiDAR點云數據的高程歸一化。

3.根據權利要求2所述的基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法，其特征在于，所述對讀取的紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據進行去除噪聲處理的方法為：對紅樹林的無人機機載LiDAR點云數據中的每個點搜索其周圍相同個數的鄰域點；計算該點到搜索到的其周圍鄰域點的距離平均值D_mean、中值m及標準差σ；根據D_max＝m+K*σ計算該點到搜索到的其周圍鄰域點的距離最大值D_max；若該點到搜索到的其周圍鄰域點的距離平均值D_mean大于該點到搜索到的其周圍鄰域點的距離最大值D_max，則認為該點為噪聲點，將其去除。

4.根據權利要求2所述的基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法，其特征在于，利用克里金算法對地面點的紅樹林無人機機載LiDAR點云數據中每個單點位置的高程進行空間插值。

5.根據權利要求1所述的基于Faster R-CNN的紅樹林單木分割方法，其特征在于，所述步驟4進一步包括以下步驟：

步驟4.1：在二階段目標檢測方法Faster R-CNN中采用VGGNet模型作為特征提取的主干網絡從步驟3產生的CHM中提取特征，獲得CHM特征圖；

步驟4.2：將生成的CHM特征圖映射到原始的CHM中得到不同尺寸的錨點框，對每一個可能存在樹的位置建立錨點框，利用CHM特征圖與錨點框得到錨點框的特征，進而完成錨點框的分類與回歸，得到初始候選框；

步驟4.3：初始候選框經過非極大值抑制、感興趣區池化以及分類與位置回歸操作實現目標框的確定，從而實現對紅樹林CHM的單木目標的確定。