摘要
本发明公开了基于点云与高光谱成像的苹果边缘早期损伤检测方法,属于苹果边缘早期损伤检测领域,包括以下步骤:S1、同步采集待检测苹果的高光谱图像与三维点云数据;S2、基于预处理后的多源异构数据,实现高光谱图像与三维点云数据的像素级对齐,并计算表面法向量与有效入射角;S3、基于引入可变指数的多项式核函数的Lambert反射模型,进行自适应光谱校正;S4、利用随机森林算法对校正后的光谱数据进行分类。采用上述基于点云与高光谱成像的苹果边缘早期损伤检测方法,通过融合三维点云与高光谱成像数据,结合空间配准、角度校正及随机森林算法进行多源异构数据协同分析,显著提升了苹果边缘早期损伤检测的精度与可靠性。
技术关键词
三维点云数据
损伤检测方法
多项式核函数
优化随机森林参数
推扫式高光谱成像
多源异构数据
图像
协方差矩阵
深度相机
光谱校正
邻域
特征值
分界面位置
光源
OTSU算法
光谱成像系统
旋转变换矩阵
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数字孪生模型
适配器
可视化方法
离散点云数据
非线性
辅助设计方法
计算机图形学技术
三维点云数据
建筑外立面
激光扫描仪
测绘系统
数据采集单元
数据分析单元
地形测绘方法
三维点云数据
点云语义分割方法
注意力机制
上下文特征
邻域特征
局部特征提取