Kinect在现代农业信息领域中的应用与研究进展

2010年微软公司推出的Kinect体感设备不仅在游戏界引起了巨大的轰动,在其它多个研究领域也得到了越来越多的重视。本研究对Kinect在农业信息领域的应用现状和发展趋势做了深入分析,阐述了Kinect在果实目标检测识别、植物三维形态重建、畜牧养殖监督系统及农业虚拟教学等领域的应用,探讨了Kinect在农业领域应用中存在的问题及其在农业应用上的优缺点,并提出了Kinect在信息农业领域未来的发展方向及前沿问题。     

数字化可视猪年内在重庆诞生

“目前．我们又完成了一个数字化公猪的数据集。而数字化可视猪骨骼系统的三维重建也已基本完成，预计一个与真实猪一模一样的数字化可视猪年内就能诞生了。”近日．重庆市畜牧科学院养猪研究所所长王金勇兴奋地说。     

基于原野服务器的远程树木直径测定的研究

以卫星遥感为主的资源环境监测,由于受云层分辨率等限制,一直以来其应用重点主要在"监"上,本文介绍一种近年来刚刚兴起的能够进行远程监、控、测集网络与传感器于一身的结合体--原野服务器.首先对其定义、种类、外业设置及远程监控操作做了简单的介绍,然后尝试利用原野服务器传回的图像,通过立体视觉技术重建远隔地树木的胸径,得到了较为满意的结果,从而实现了不到现地便能够测量直径的目的.     

郁闭林分中立木树高的重建技术研究

将立木分为枝下高与树冠高2部分,通过近距离获取枝下高图像对,用立体视觉方法重建枝下高不同部位直径与倾角,以此为基础估计树冠高部分,进而得到树木高度.试验地包括银杏、水杉2个树种,与实际树高相比,重建树高中最大误差是0.043 5,最小误差为0.007 2.其中3号树(水杉)单侧误差仅为0.002 6,表明与干曲线结合的立体视觉重建策略在恢复郁闭林分中立木树高是可行的.     

基于Kinect V3的单株作物自动化三维重建与验证

为高效、精确地对单株作物进行三维重建,以点云方式无损测量作物表型信息,该研究提出一种基于Kinect V3深度相机的三维重建系统。使用步进电机搭建了一个旋转台,并将旋转台面设计成多颜色同心圆,利用同心圆计算平面法向量及圆心两特征信息,用于点云水平校准以及获取点云间的旋转平移矩阵;将Kinect V3采集的多视角点云变换到同一坐标系下,并结合裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法实现了多视角点云的粗配准与精配准,完成了作物三维重建。为检验该研究的三维重建效果,选取菜心、黄瓜苗为试验对象,与多视图立体视觉-运动恢复结构（Multi-View Stereo and Structure From Motion,MVS-SFM）算法重建点云进行对比,并提取叶面积参数与人工测量值进行比较。结果表明,两种方法下重建后的菜心点云间平均距离误差为0.59 cm,黄瓜苗点云间平均距离误差为0.67 cm,具有较高的相似度,而相较于MVS-SFM算法,该研究提出的方法的重建速度提高了约90%;该研究提出的方法所重建点云,菜心叶面积提取与标准参考值相对误差均值为5.88%,均方根误差为3.83 cm2,黄瓜苗叶面积提取与标准参考值相对误差均值别为6.50%,均方根误差为2.08 cm2,都显现出较高的准确性。该研究提出的方法能对单株作物进行快速三维重建,能有效提取叶面积参数,可为作物育种、栽培和农业生产提供高效技术手段和数据支持。     

基于三维重建的动物体尺获取原型系统

为提高现有动物体尺获取技术的效率和自动化程度,提出双深度摄像头动物实时三维重建系统,进而进行动物体尺获取。基于随机采样一致性算法的圆球标定方法对摄像头外参数进行自动标定,再利用外参数将同步获取的点云数据进行配准达到实时重建,最后采用优化拾取机制后的交互式测量方法得到体尺。选取Xtion PRO作为点云数据采集设备并以猪标本作为重建对象,利用高精度激光扫描仪的重建数据与该系统重建结果进行了对比试验,结果表明圆球标定算法能够全自动快速地获取摄像头外参数,用该参数配准后的数据平均误差在7.50 mm以内,该系统以15帧/s的速度重建猪体全身,获取误差在4%以内的体尺信息,达到农业上动物体尺测量的一般要求,该系统可用于动物体尺测量。     

基于双目立体视觉技术的玉米叶片三维重建

玉米叶片的三维形态特征是衡量叶片生物学特性的重要指标,为了能够简捷、快速、准确的获得叶片的三维形态,该研究以两个位置相对固定的摄像机组成双目立体视觉系统,采用平面模板法标定摄像机内外参数,照射结构光测量玉米叶片边缘与叶脉点的三维坐标,对稀疏离散点进行Cardinal样条插值,三角面片化插值点重建出部分叶片三维曲面,旋转平移各部分三维曲面拼接成完整的叶片。试验结果表明该文所提出的方法不仅能够准确的重建玉米叶片三维结构,同时具有无损、非接触、自动化程度高等优势。     

基于轮廓投影的盆栽水稻三维重建方法研究

近几年，基于图像的高通量水稻表型研究取得了极大进展，但从三维层面进行研究的工作则相对较少。一般而言，相对于二维图像，从三维模型中能提取更为全面的性状参数。三维模型重建是作物三维表型研究的基础，提出一种适用于盆栽水稻三维点云的重建方法。该方法在相机固定、样本旋转的拍摄模式下获取水稻多视角图像，根据相机标定参数以及水稻轮廓二值图，通过轮廓投影方法重建水稻三维可视外壳点云模型，并通过反投影方法进行点云着色。结果表明，该方法对于不同时期及不同品种的水稻样本均能取得较好重建效果。     

基于3DSOM的植株三维重建方法研究

三维重建技术在智慧农业研究领域有着广阔的应用前景。本研究以抽穗期小麦和树木枝干为研究对象,在搭建了植株序列图像获取平台的基础上,探究了3DSOM软件在不同数量序列图像下的植株三维重建效率和精度。对于小麦植株,分别对比了32、48、64幅序列图像下重建模型的效果和精度;试验表明:3DSOM对于小麦的重建效果一般。对于树木枝干,分别对比了40、60、80幅序列图像下的重建模型,试验表明重建效果较好。为了验证3DSOM软件对植株的重建精度,对小麦3个截段的测量进行了对比。对比结果表明:其重建误差不高于3.18%,最低为0.39%,平均精度为2.16%。对枝干的8个截段的测量对比结果表明:其重建误差不高于2.66%,最低为0.4 3%,平均精度为1.4 0%。因此,将3DSOM应用于植株的三维重建可以取得高精度的效果。     

基于Sure-Start的三维重建在泌尿系疾病检查中的应用

目的：撵讨16层螺旋CT基于Sure-Start的三维重建技术在泌尿系疾病检查的应用价值。方法：对28例16层螺旋CT泌屎系增强的病例进行分析。结果：肾癌2例．皮质期强化明显．实质期密度迅速下降．呈特征性的“快进快出”改变；囊肿（包括多囊肾）6例。三期均无强化；结核10例。显示输尿管管壁不规则增厚．结核还显示“串珠状”特征性改变；泌尿系结石8例。表面遮盖重建（SSD）不同色彩显示结石最好；先天畸形2例．最大强度投影法（MIP）、表面遮盖重建（SSD）能直观显示。结论：基于Sure—Start的三维重建技术在泌尿系疾病增强有较高的应用价值。