CN111854616A - 一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法与*** - Google Patents
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Abstract
一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法与***，硬件装置包括：智能手机、激光发射设备、RFID读写设备和手持设备，测量时通过向待测树木发射两束平行激光标记树木，采集带有激光点的树木照片，使照片中两个点激光位于待测量树木胸径位置，两个激光点连线平行于树木生长延伸方向，对该照片进行图像处理，获得待测树木的胸径，同时，由RFID读写设备识别树木的RFDI标签，并将测得胸径与对应树木标签对应存储。本发明设备装置简单、便于携带，可提高树木胸径测量的速率。
Description
技术领域
本发明涉及林业测量技术领域，为一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法与***。
背景技术
胸径是衡量苗木价格的很重要的一个依据，在苗圃的树木胸径盘点中，树木胸径的测量工作极其重要。
现有测量技术，可以分为两大类：接触式测量和非接触式测量。接触式测量主要通过胸径尺，围绕树干一周，测量者必须接近树干，测量效率很低，对于动辄数十万的苗木数量，苗木胸径的测量难以完成。非接触式测量装置中，使用三角原理和激光测距等原理的测量***需要相对稳定的平台才能测量。另外，目前使用图像采集并处理的测量装置无法避免使用测距尺测量图像采集点与待测量树木的距离，测量速度也相对很慢，不能适用于苗木数量庞大的测量环境。
发明内容
本发明要解决的问题是：针对现有技术缺陷，提供一种非接触树木胸径测量方式，同时，满足快速和准确的要求。
本发明的技术方案为：一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法，树木设有RFID标签，通过向待测树木发射两束平行激光标记树木，采集带有激光点的树木照片，使照片中两个点激光位于待测量树木胸径位置，两个激光点连线平行于树木生长延伸方向，对该照片进行图像处理，获得待测树木的胸径，同时，由RFID读写设备识别树木的RFDI 标签，并将测得胸径与对应树木标签对应存储；其中，所述图像处理为：通过特征点查找确定照片中激光点位置，根据2个激光点图像中像素距离与两束激光的激光发射器的实际距离计算获得与待测量树木胸径的拍摄距离，得到像素与实际的几何关系；再由据图像分割算法获得树木轮廓，进一步获得实际树木胸径。
进一步的，在采集照片前进行倾斜度校验，通过智能手机采集照片，由智能手机内部的陀螺仪获取当前智能手机的倾斜度，当所述倾斜度在允许区间内时，允许进行照片采集。
作为优选方式，所述特征点查找具体为：将图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，使用基于经验设置的阈值过滤出图像中的激光颜色区域并膨胀；再将图像转换为灰度图像，根据设定的阈值过滤出高亮度区域；对膨胀区域及高亮度区域的交集计算连通区域以及每个连通区域的质心，获得高亮度激光点对的位置；如无法检测到高亮度激光点，则对激光颜色区域进行闭运算后直接执行后续步骤。
作为优选方式，所述图像分割及胸径计算具体为：移除照片中的两个激光点，再对图像进行切割，降低图像背景的复杂度，减小图像面积；采用基于深度卷积神经网络的交互式图像分割算法对图像中的树干区域进行分割，获得轮廓线宽度为一个像素的树干轮廓；将树干轮廓沿树木垂直方向分为等高的四份，树干轮廓被对应分割为4组近似平行边缘，对每一组边缘上的像素点应用最小二乘法进行线性回归，估计出2条边缘直线表达式，并计算2条边缘直线之间的夹角，若夹角小于规定阈值且2条直线的均方误差小于指定阈值，则测量2条边缘直线之间的近似距离，最后对测得的近似距离取平均值，得到树木像素胸径；根据几何关系将树木像素胸径转换为实际胸径。
本发明还提供一种激光辅助下的树木胸径视觉测量***，包括：智能手机、激光发射设备、RFID读写设备和手持设备，手持设备用于装载智能手机、激光发射设备和RFID 读写设备，智能手机中配置有计算机程序，所述程序被执行时实现上述检测方法；激光发射设备包括两个点激光器，两个点激光器距离固定，用于发射两束平行激光，在待测树木上标记两个红色激光点；RFID读写设备用于读取树木的RFID标签。
进一步的，智能手机通过串口为激光发射设备和RFID读写设备供电，并接收来自RFID读写设备的数据。
进一步的，所述手持设备装有宽度可调节的手机支架，用于适用于不同型号手机装载支持；手持设备设置两个开关，两个开关设置于串口线路上，分别用于控制激光发射设备电路和RFID读写设备的电源通断，手持设备还设有充电插口，充电插口连接串口线路，用于外部充电。
现有的树木胸径测量方法多需要与树木接触，测量过程较为繁琐，在需要测量并记录大量树木的场景下多有不便。为解决这一问题，本发明通过软硬件协同工作，可以在不接触树木的情况下完成树木胸径的测量，并将测量结果存储于服务器中，同时予以展示。本发明提供了一种非接触式树木胸径测量的方法和***，通过点激光计算像素距离与实际距离的比例，在不接触树木的情况下获得树木的实际胸径，提高测量的效率，同事设备装置简单、便于携带。
附图说明
图1为本发明实施例中用于树木胸径测量的硬件装置示意图。
图2为本发明实施例树木胸径测量的方法流程示意图。
图3为本发明实施例树木胸径测量中图像处理的流程示意图。
图4为本发明实施例树木胸径测量中图像处理时所述的几何关系示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
图1是本发明实施例用于测量树木胸径的装置结构示意图，下面结合图1，对本发明实施例作详细的描述。
如图1所示，本实施例提供的用于非接触式树木胸径测量的***包括：智能手机1、激光发射设备7、RFID读写设备和手持设备6，所述智能手机1和激光发射设备7设置在手持设备6上；所述智能手机1的摄像头2与所述激光发射设备7面朝同一方向，所述激光发射设备7用于在智能手机1采集待测量树木胸径照片时，向所述待测量树木发射激光，以在获取的待测量树木的胸径图片中形成两个激光点。
手持设备6上设置有可调节宽度的手机支架3，用于放置智能手机1，激光发射设备在待测量树木上打出2个点激光后，智能手机采集到带有2个点激光的待测量树木胸径图片，所述2个点激光用于计算所述非接触式树木胸径测量装置与待测量树木的距离。如图1所示，激光发射设备设置在智能手机摄像头左侧，只要智能手机摄像头与激光发射设备之间不相互遮挡，保证智能手机能采集到激光发射设备在待测量树木上形成的2 个点激光即可，其具***置本发明实施例不做具体限定。
此外，本发明实施例中所述装置中由智能手机1通过串口为整个硬件电路供电。手持设备上设有总开关4和激光发射设备开关5，分别用来控制装置的启动和激光的发射。串口在供电的同时，亦可完成数据传输的功能。
本发明实施例中所述激光发射设备包括的2个点激光器。因为红色激光相对于树木的颜色比较明显，本发明实施例中可以使用2个红色点激光器。当然根据需要也可以使用其他激光发射设备，如2个蓝色点激光器等，本发明实施例不做具体限定。
本发明提供一种用于树木胸径测量的方法，所述方法通过计算机程序方式结合上述装置实现。如图2所示，测量方法具体为：树木设有RFID标签，通过向待测树木发射两束平行激光标记树木，采集带有激光点的树木照片，使照片中两个点激光位于待测量树木胸径位置，两个激光点连线平行于树木生长延伸方向，对该照片进行图像处理，获得待测树木的胸径，同时，由RFID读写设备识别树木的RFDI标签，并将测得胸径与对应树木标签对应存储；其中，所述图像处理为：通过特征点查找确定照片中激光点位置，根据2个激光点图像中像素距离与两束激光的激光发射器的实际距离计算获得与待测量树木胸径的拍摄距离，得到像素与实际的几何关系；再由据图像分割算法获得树木轮廓，进一步获得实际树木胸径。优选在采集照片前进行倾斜度校验，通过智能手机采集照片，由智能手机内部的陀螺仪获取当前智能手机的倾斜度，当所述倾斜度在允许区间内时，允许进行照片采集。
如图3所示，所述特征点查找用于缩小激光点的搜索范围，降低激光点检测的错误率：将图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，使用基于经验的阈值过滤出图像中的红色区域并膨胀；再将图像转换为灰度图像，使用基于经验的阈值过滤出高亮度区域；对二部分区域的交集计算连通区域以及每个连通区域的质心，准确获得高亮度激光点对的位置；在获得高亮度激光点失败时，不再使用红色区域与高亮度区域的交集，而是对红色区域进行闭运算后直接执行后续步骤；有效提升了激光点检测的稳定性。
图像分割及胸径计算具体为：移除照片中的两个激光点，再对图像进行切割，降低图像背景的复杂度，减小图像面积；采用现有的基于深度卷积神经网络的交互式图像分割算法(Interactive Image Segmentation with Latent diversity(CVPR2018,MIT许可证可商用)，对图像中的树干区域进行分割，获得轮廓线宽度为一个像素的树干轮廓；将树干轮廓沿树木垂直方向分为等高的四份，树干轮廓被对应分割为4组近似平行边缘，对每一组边缘上的像素点应用最小二乘法进行线性回归，估计出2条边缘直线表达式，并计算2条边缘直线之间的夹角，若夹角小于规定阈值且2条直线的均方误差小于指定阈值，则测量2条边缘直线之间的近似距离，最后对测得的近似距离取平均值，得到树木像素胸径；根据几何关系(如图4所示)将树木像素胸径转换为实际胸径。
本发明实施例提供的用于树木胸径测量的方法、装置与***，结构简单，方便携带，通过使用2个点激光器，智能手机采集待测量树木胸径图片后即可快速准确的获取待测量树木胸径，提高了树木胸径的测量效率和精度。
Claims (7)
1.一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法，其特征是树木设有RFID标签，通过向待测树木发射两束平行激光标记树木，采集带有激光点的树木照片，使照片中两个点激光位于待测量树木胸径位置，两个激光点连线平行于树木生长延伸方向，对该照片进行图像处理，获得待测树木的胸径，同时，由RFID读写设备识别树木的RFDI标签，并将测得胸径与对应树木标签对应存储；其中，所述图像处理为：通过特征点查找确定照片中激光点位置，根据2个激光点图像中像素距离与两束激光的激光发射器的实际距离计算获得与待测量树木胸径的拍摄距离，得到像素与实际的几何关系；再由据图像分割算法获得树木轮廓，进一步获得实际树木胸径。
2.根据权利要求1所述的一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法，其特征是在采集照片前进行倾斜度校验，通过智能手机采集照片，由智能手机内部的陀螺仪获取当前智能手机的倾斜度，当所述倾斜度在允许区间内时，允许进行照片采集。
3.根据权利要求1所述的一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法，其特征是所述特征点查找具体为：将图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，使用基于经验设置的阈值过滤出图像中的激光颜色区域并膨胀；再将图像转换为灰度图像，根据设定的阈值过滤出高亮度区域；对膨胀区域及高亮度区域的交集计算连通区域以及每个连通区域的质心，获得高亮度激光点对的位置；如无法检测到高亮度激光点，则对激光颜色区域进行闭运算后直接执行后续步骤。
4.根据权利要求1所述的一种激光辅助下的树木胸径视觉测量方法，其特征是所述图像分割及胸径计算具体为：移除照片中的两个激光点，再对图像进行切割，降低图像背景的复杂度，减小图像面积；采用基于深度卷积神经网络的交互式图像分割算法对图像中的树干区域进行分割，获得轮廓线宽度为一个像素的树干轮廓；将树干轮廓沿树木垂直方向分为等高的四份，树干轮廓被对应分割为4组近似平行边缘，对每一组边缘上的像素点应用最小二乘法进行线性回归，估计出2条边缘直线表达式，并计算2条边缘直线之间的夹角，若夹角小于规定阈值且2条直线的均方误差小于指定阈值，则测量2条边缘直线之间的近似距离，最后对测得的近似距离取平均值，得到树木像素胸径；根据几何关系将树木像素胸径转换为实际胸径。
5.一种激光辅助下的树木胸径视觉测量***，其特征是包括：智能手机、激光发射设备、RFID读写设备和手持设备，手持设备用于装载智能手机、激光发射设备和RFID读写设备，智能手机中配置有计算机程序，所述程序被执行时实现权利要求1-3任一项所述的方法；激光发射设备包括两个点激光器，两个点激光器距离固定，用于发射两束平行激光，在待测树木上标记两个红色激光点；RFID读写设备用于读取树木的RFID标签。
6.根据权利要求5所述的一种激光辅助下的树木胸径视觉测量***，其特征是智能手机通过串口为激光发射设备和RFID读写设备供电，并接收来自RFID读写设备的数据。
7.根据权利要求6所述的一种激光辅助下的树木胸径视觉测量***，其特征是所述手持设备装有宽度可调节的手机支架，用于适用于不同型号手机装载支持；手持设备设置两个开关，两个开关设置于串口线路上，分别用于控制激光发射设备电路和RFID读写设备的电源通断，手持设备还设有充电插口，充电插口连接串口线路，用于外部充电。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201030 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |