稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取目标对象的原始点云；原始点云是在对目标对象进行三维点云采集之后得到的；在原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；获取原始点云中的非关键点云；非关键点云分别与骨架特征点云和轮廓特性点云不重叠；基于骨架特征点云、轮廓特性点云和非关键点云，确定目标对象的稀疏点云。本发明专利技术提供的稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品能够用于提高稀疏点云的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品


[0001]本专利技术涉及三维点云预处理
，尤其涉及一种稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

[0002]随着现代育种以及智慧农业的发展，对植物的表型进行分析，可以预测植物的长势。
[0003]在相关技术中，在对植物的表型进行分析的过程中，可以包括：对植物的原始点云进行均匀下采样，得到植物的稀疏点云，并基于稀疏点云，得到植物的特征信息(例如叶长信息、叶宽信息和叶缘信息等)，进而基于特征信息预测植物的长势。
[0004]在上述相关技术中，对植物的原始点云进行均匀下采样得到的稀疏点云的准确性通常较差，导致植物的特征信息的准确性也较差，使得无法准确地预测植物的长势。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品，用以解决现有技术中稀疏点云的准确性通常较差的缺陷，实现提高稀疏点云的准确性的目的。
[0006]本专利技术提供一种稀疏点云的获取方法，包括：
[0007]获取目标对象的原始点云；原始点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种稀疏点云的获取方法，其特征在于，包括：获取目标对象的原始点云；所述原始点云是在对所述目标对象进行三维点云采集之后得到的；在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；获取所述原始点云中的非关键点云；所述非关键点云分别与所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云不重叠；基于所述骨架特征点云、所述轮廓特性点云和所述非关键点云，确定所述目标对象的稀疏点云。2.根据权利要求1所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述在所述原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云，包括：采用随机最远点采样算法，对所述原始点云进行下采样处理，得到中间点云；在所述中间点云中确定所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云。3.根据权利要求2所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述在所述中间点云中确定所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云，包括：对所述中间点云进行骨架点提取处理，得到初始骨架点云；基于所述初始骨架点云和所述中间点云，确定所述骨架特征点云；对所述中间点云进行边界点提取处理，得到所述轮廓特性点云。4.根据权利要求3所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述基于所述初始骨架点云和所述中间点云，确定所述骨架特征点云，包括：针对所述初始骨架点云中包括的各第一点，将所述中间点云中与所述第一点的距离小于预设值的所有点，确定为所述第一点对应的点云；基于所述各第一点对应的点云，确定所述骨架特征点云。5.根据权利要求2所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，所述获取所述原始点云中的非关键点云，包括：将所述中间点云中除所述骨架特征点云和所述轮廓特性点云之外的剩余点，确定为所述原始点云中的非关键点云。6.根据权利要求1至5任一项所述的稀疏点云的获取方法，其特征在于，基于所述骨架特征点云、所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马韫韬，蔡智博，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：