物体形态测量方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种物体形态测量方法、装置、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过获取待检测物体的点云数据，基于点云数据拟合构建对应待检测物体的基准平面；将点云数据中各个点的参数值与基准平面对应点的参数值比对，确定点云数据中对应各个点的拟合误差值；基于各个点的拟合误差值计算得到待检测物体的形态度量值。采用上述技术手段，通过拟合构建基准平面，根据基准平面比对待检测物体各个点云以计算待检测物体的形态度量值，通过形态度量值以精准反映待检测物体的形态，提升物体形态的检测效率和检测精度。提升物体形态的检测效率和检测精度。提升物体形态的检测效率和检测精度。

【技术实现步骤摘要】
物体形态测量方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种物体形态测量方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在生产、生活中的很多领域，都涉及到物体形态测量技术的应用。如在农机耙地、道路施工、地质勘探等场景中，对地表形态进行勘测。其中，在农机耙地作业中，无论是犁地，耙地，还是中耕，都希望把土地表层的土壤破碎，并把土壤破碎程度控制在适合作物生长的范围内。因此需要对地表形态进行精准检测，以实现土壤破碎程度的准确度量。目前，对于物体形态的检测方式主要采用人为检测的方式。例如，农机手在驾驶农机进行耙地作业时，采用人眼观察的方式确定土壤破碎程度，农机手需要一边驾驶农机，一边观察耙地后地面土壤破碎成团的大小程度，整个过程相对较为繁杂、低效。并且，采用人为检测方式，其对物体形态的检测精度相对较低，难以达到理想的物体形态测量需求。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种物体形态测量方法、装置、设备及存储介质，能够解决物体形态测量精度低的技术问题，提升物体形态的检测效率和检测精度。
[0004]在第一方面，本申请实施例提供了一种物体形态测量方法，包括：
[0005]获取待检测物体的点云数据，基于所述点云数据拟合构建对应所述待检测物体的基准平面；
[0006]将所述点云数据中各个点的参数值与所述基准平面对应点的参数值比对，确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值；
[0007]基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值。
[0008]进一步的，在获取待检测物体的点云数据之后，还包括：
[0009]对所述点云数据进行异常检测，确定异常点云数据；
[0010]根据所述点云数据对应扫描器的拍摄边界，从所述点云数据中确定对应所述拍摄边界的边界点云数据；
[0011]将所述异常点云数据和所述边界点云数据筛除。
[0012]进一步的，基于所述点云数据拟合构建对应所述待检测物体的基准平面，包括：
[0013]对所述点云数据使用最小二乘算法进行拟合，得到对应所述待检测物体的基准平面。
[0014]进一步的，将所述点云数据中各个点的参数值与所述基准平面对应点的参数值比对，确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值，包括：
[0015]将所述点云数据中各个点的高度值与所述基准平面对应点的高度值比对，以高度值差距作为所述点云数据中对应各个点的拟合误差值。
[0016]进一步的，在确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值之后，还包括：
[0017]逐一将所述各个点的拟合误差值与预设误差阈值进行比对，筛除小于所述误差阈值的点的拟合误差值。
[0018]进一步的，基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值，包括：
[0019]根据所述各个点的拟合误差值、拟合误差值的数量以及各个点对应的成像畸变误差权重，计算得到所述待检测物体的形态度量值，所述成像畸变误差权重为所述点云数据的扫描器与对应点的距离参数。
[0020]进一步的，所述待检测物体的形态度量值基于预设计算公式计算得到，所述预设计算公式为：
[0021][0022]其中，ρ表示所述待检测物体的形态度量值，W
T
＝[d1,d2,...d
n
]T
，d
n
表示第n个点对应的所述成像畸变误差权重，E＝[e1,e2,...e
n
]T
，e
n
表示第n个点的所述拟合误差值，m表示拟合误差值的数量。
[0023]进一步的，在基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值之后，还包括：
[0024]使用预设的土地破碎程度与形态度量值的关系模型，对所述待检测物体的形态度量值进行归一化处理，输出对应的土地破碎程度评分。
[0025]进一步的，所述关系模型公式为：
[0026][0027]其中，k表示所述土地破碎程度评分，a，b和c表示影响参数，所述影响参数根据多组测算样本推算得到，所述测算样本包括物体形态度量值与对应标定的土地破碎程度评分。
[0028]进一步的，在确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值之后，还包括：
[0029]将所述各个点的拟合误差值逐一比对预设的标识阈值，所述标识阈值用于标识所述待检测物体上形态异常的点；
[0030]确定拟合误差值达到所述标识阈值的点作为标识点；
[0031]提取所述待检测物体的显示图像，在所述显示图像上确定所述标识点的位置，并对应所述标识点的位置进行高亮显示。
[0032]在第二方面，本申请实施例提供了一种物体形态测量装置，包括：
[0033]拟合模块，用于获取待检测物体的点云数据，基于所述点云数据拟合构建对应所述待检测物体的基准平面；
[0034]比对模块，用于将所述点云数据中各个点的参数值与所述基准平面对应点的参数值比对，确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值；
[0035]度量模块，用于基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值。
[0036]在第三方面，本申请实施例提供了一种物体形态测量设备，包括：
[0037]扫描器，存储器以及一个或多个处理器；
[0038]所述扫描器，用于采集待检测物体的点云数据；
[0039]所述存储器，用于存储一个或多个程序；
[0040]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的物体形态测量方法。
[0041]在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的物体形态测量方法。
[0042]本申请实施例通过获取待检测物体的点云数据，基于点云数据拟合构建对应待检测物体的基准平面；将点云数据中各个点的参数值与基准平面对应点的参数值比对，确定点云数据中对应各个点的拟合误差值；基于各个点的拟合误差值计算得到待检测物体的形态度量值。采用上述技术手段，通过拟合构建基准平面，根据基准平面比对待检测物体各个点云以计算待检测物体的形态度量值，通过形态度量值以精准反映待检测物体的形态，提升物体形态的检测效率和检测精度。
[0043]此外，本方案基于形态度量值进行土地破碎程度评分，可以直观地反映耙地作业的土地破碎程度，提升耙地作业效率并优化耙地作业效果。另一方面，通过对待检测物体的形态异常标识点进行高亮显示，可以直观、准确地输出形态异常位置，更进一步优化物体形态测量效果。
附图说明
[0044]图1是本申请实施例一提供的一种物体形态测量方法的流程图；
[0045]图2是本申请实施例一中的点云数据预处理流程图；
[0046]图3是本申请实施例一中土壤破碎程度的测量流程图；
[0047]图4是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物体形态测量方法，其特征在于，包括：获取待检测物体的点云数据，基于所述点云数据拟合构建对应所述待检测物体的基准平面；将所述点云数据中各个点的参数值与所述基准平面对应点的参数值比对，确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值；基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值。2.根据权利要求1所述的物体形态测量方法，其特征在于，在获取待检测物体的点云数据之后，还包括：对所述点云数据进行异常检测，确定异常点云数据；根据所述点云数据对应扫描器的拍摄边界，从所述点云数据中确定对应所述拍摄边界的边界点云数据；将所述异常点云数据和所述边界点云数据筛除。3.根据权利要求1所述的物体形态测量方法，其特征在于，基于所述点云数据拟合构建对应所述待检测物体的基准平面，包括：对所述点云数据使用最小二乘算法进行拟合，得到对应所述待检测物体的基准平面。4.根据权利要求3所述的物体形态测量方法，其特征在于，将所述点云数据中各个点的参数值与所述基准平面对应点的参数值比对，确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值，包括：将所述点云数据中各个点的高度值与所述基准平面对应点的高度值比对，以高度值差距作为所述点云数据中对应各个点的拟合误差值。5.根据权利要求4所述的物体形态测量方法，其特征在于，在确定所述点云数据中对应各个点的拟合误差值之后，还包括：逐一将所述各个点的拟合误差值与预设误差阈值进行比对，筛除小于所述误差阈值的点的拟合误差值。6.根据权利要求1所述的物体形态测量方法，其特征在于，基于所述各个点的拟合误差值计算得到所述待检测物体的形态度量值，包括：根据所述各个点的拟合误差值、拟合误差值的数量以及各个点对应的成像畸变误差权重，计算得到所述待检测物体的形态度量值，所述成像畸变误差权重为所述点云数据的扫描器与对应点的距离参数。7.根据权利要求6所述的物体形态测量方法，其特征在于，所述待检测物体的形态度量值基于预设计算公式计算得到，所述预设计算公式为：其中，ρ表示所述待检测物体的形态度量值，W
T
＝[d1,d2,...d
n
]
T
，d
n
表示第n个点对应的所述成...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泽龙，
申请(专利权)人：广州极飞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：