基于计算机视觉的树木数量与高度计算方法研究

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“绿水青山就是金山银山”,林业在环境保护方面具有重要研究价值和意义。随着计算机时代的到来,计算机视觉技术被广泛应用到各个行业中,若将计算机视觉应用在林业工程当中,对林业的发展具有重要突破意义。计算机视觉改变着传统林业的研究方法,林业信息工程技术日渐成熟。针对林业工程中对树木数量统计以及树高测量方法存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题,利用计算机视觉理论、机制、方法以代替人工操作,实现无接触式的测量计算将会是更好的选择。为更好的推动林业信息化的进步。本文利用计算机视觉中的双目视觉传统算法和深度学习目标检测算法,将传统视觉和现代视觉进行创新融合,设计并实现了一种基于计算机视觉的树木数量统计和树木高度测量的方法。由于树木种类繁多,本文针对树木特点主要选取了针叶和阔叶的典型树木作为实验数据。本文主要在以下几个方面进行研究:(1)针对在视频画面中实现树木数量计算的问题,提出了基于目标检测的树木数量统计方法。首先进行数据采集,包括图像数据和视频数据。拍摄方式分为俯视拍摄和侧方拍摄。使用Labelme对数据进行制作标签。选用YOLOv4目标检测框架对树木进行图片中的检测,获取训练好的权重,在视频画面中利用“撞线法”对树木进行数量统计计算。(2)针对树木的无接触式测量树高的问题,本文提出了基于双目视觉的树木高度测量方法。使用双目相机作为数据采集设备,树木高度的测量需要知道树木顶端和树根与地面接触点的空间坐标。试验拍摄方式为侧面拍摄,拍摄针叶和阔叶,单株及多株,有叶无叶等具有代表性的树木进行测量。针对存在的树木遮挡等问题进行研究。使用BM算法和SGBM算法对双目图像内的树木进行视差匹配,获取树木关键点的空间坐标以此来计算树木高度。(3)针对在双目图像中对“指定”目标树木进行匹配,而不匹配整张图像的问题。提出了基于双目视觉和深度学习相结合的树木高度测量方法。双目视觉属于传统视觉范畴,深度学习属于现代视觉范畴。设计一种将双目视觉和目标检测相结合的树木高度测量方法,对双目图像内的树木进行目标检测,并在“检测框”内对目标树木进行视差匹配,实现了树木同时在二维和三维层面的信息提取。
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