农业机械学报

作者：毕松，王宇豪

单位：北方工业大学,北方工业大学,

关键词：激光雷达;导航;点云去噪;自适应半径滤波;深度卷积神经网络

基金：北京市自然科学基金项目(4202022)和北方工业大学毓优青年人才培养计划项目

针对点云数据去噪操作易损失点云细节信息问题，提出了动态半径滤波器，该方法可在保留场景细节信息的同时获得良好去噪效果。此外，提出基于深度卷积神经网络的种植模式判定器，该方法可实时识别当前种植模式，并读取相应的去噪参数。在苹果种植园、白杨树林和旱柳树林完成去噪试验，试验结果表明，本文方法能去除多尺度点云噪声，有效抑制稀疏离群点、目标周围的逸出值和密集噪声，单帧点云(6400点)去噪平均耗时为43.2ms。经自适应半径滤波去噪后，密度聚类的平均精确率为94.3%，平均召回率为78.9%，与原始数据相比，分别提升了40.4%、33.9%。自适应半径滤波具有较高的实时性、通用性和鲁棒性，能较明显地提升聚类效果，为点云后续处理奠定良好基础。

来源：2021年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2021年第11期