一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，该方法包括有以下步骤：S1：预先建立标准生物种属分类检索表；S2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。本发明专利技术具有操作方便，鉴别高效、鉴别精确、鉴别准确度高的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法
本专利技术属于点云数据应用
，特别涉及一种基于多维点云数据的生物鉴别方法。
技术介绍
进出口检验检疫、自然环境科考、司法鉴定等场合中常常需对检材做出鉴别，鉴定检材中包括的生物的具体种属信息。现有技术中，为实现生物种属鉴别，通常采用的方法有形态学、血清学法、细胞学法以及生物化学法等，这些方法对检材的质量要求较高，且整个检品的制备过程相当复杂，对制备器材、制备环境以及制备人员的要求尤其高，且整个鉴定过程大部分为人工操作，整个操作流程十分繁复，重复性极高，对人工依赖程度非常高，整个鉴定过程效率相当低下。在进出口检验检疫、自然环境科考、司法鉴定等场合中，检材为具有完整外形的生物标本的情形十分常见，在对这些检材做出鉴别时，需要鉴别人员依赖以往的鉴定经验，查阅生物检索表或种属图鉴等专业资料，对比查找后才能最终得到种属鉴别结果，这个过程十分考验鉴定人员的知识储备，整个过程具有极强的经验主义。点云数据成像技术是一种采用特定扫描设备，对检材进行扫描后，以点集形式记录扫描结果的成像技术。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，该方法包括有以下步骤：/nS1：预先建立标准生物种属分类检索表；/nS2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；/nS3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；/nS4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；/nS5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，该方法包括有以下步骤：
S1：预先建立标准生物种属分类检索表；
S2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；
S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；
S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；
S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。


2.如权利要求1所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S1具体为：建立卷积神经网络预模型并进行预训练，得到合适可用的卷积神经网络模型，在卷积神经网络中内置标准生物检索表。


3.如权利要求2所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，在卷积神经网络中内置标准生物检索表的具体方法为：基于生物分类学理论，建立对应生物的生物分类检索表，表中针对各个对应的生物种属，记录包含其外部轮廓信息的匹配点对。


4.如权利要求1所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S3包括有以下子步骤：
S31：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据，提取其多维特征；
S32：对多维特征进行作出分割，得到表现检材局部轮廓的局部点云数据。


5.如权利要求4所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S31具体为：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据中的各个具体点，提取其法向量、高程值、切向量、曲率、坐标值、面性特征、线性特征以及点性特征中至少两个维度的特征数据。


6.如权利要求4所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S32具体为：
S321：对于每一个点云数据，均将其呈现立体空间P内的坐标投影成为呈现在平面空间G内的坐标：
G(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，(x，P...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈艳，夏贵勇，
申请(专利权)人：陈艳，夏贵勇，
类型：发明
国别省市：福建;35