一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法技术

本发明专利技术涉及一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，包括：根据目标区域的规模与树木分布规划无人机的飞行路径，采集树木的多角度图像；然后，通过预处理对图像进行去噪、裁剪和增强，并使用预训练的神经网络对图像进行语义分割，获取每个像素的语义标签；通过SIFT算法提取图像特征点并进行匹配，利用COLMAP增量式重建方法构建初步三维点云模型；依据图像的语义分割结果，将各像素的语义标签传递给点云数据，完成点云的语义标注；再通过遍历点云数据，依据标签对点云进行分割，得到树木三维点云模型；该方法可广泛应用于植被监测、森林资源调查及生态环境保护等领域，具备高精度、自动化和高效性的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像三维重建，具体涉及一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法。

技术介绍

1、目前，传统的树木资源调查方法主要依赖人工地面测量与手工记录，这种方式存在许多局限性。人工地面测量的效率较低，尤其在大范围的森林或绿化区进行调查时，需要耗费大量的时间和人力资源。每棵树木的测量都要求精确的定位以及多项数据记录，这一过程繁琐且重复，严重影响了调查效率。并且人工测量工作强度大，而且精度容易受到人为因素的影响。操作不当、测量设备的使用不当、测量人员经验的差异等因素，都可能导致数据的不准确，从而影响最终的调查结果。

2、传统的人工测量方法也难以有效地获取树木的空间数据。例如，传统方法无法迅速准确地获取树木的空间分布、枝干形态等三维信息，这对现代生态监测、森林资源管理及相关领域的应用提出了更高的要求。由此可见传统的树木资源调查方法在效率、准确性和空间数据获取能力等方面，都存在一定的局限性。

3、随着无人机技术的快速发展，搭载高精度摄像设备的无人机为树木资源调查提供了新的解决方案。无人机可以在较短时间内覆盖大范围的区域，且采集的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述语义标签包括树干、树叶与背景。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述神经网络模型为Mask R-CNN模型，所述Mask R-CNN模型的训练过程包括以下步骤：

4.根据权利要求2或3所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述Mask R-CNN模型的损失函数为：

5.根据权利要求4所述的一种基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述语义标签包括树干、树叶与背景。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述神经网络模型为mask r-cnn模型，所述mask r-cnn模型的训练过程包括以下步骤：

4.根据权利要求2或3所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述mask r-cnn模型的损失函数为：

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述mask r-cnn模型的损失权重矩阵w为：

6.根据权利要求1所述的一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，其特征在于，所述使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：芮易，熊秀真，王叔锟，张予馨，朱合华，王楚涵，易珈仰，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：