摘要
本发明公开了一种多传感器融合加速体素体积测量的方法,涉及农业信息技术领域,包含以下步骤:S1、不同时间点点云采集;S2、对不同时间点的融合点云进行预处理和统一空间参考,构建时间段三维重建模型,并通过外部标定方法获取精确体积变化量;S3、对模型进行体素化处理,并在降低分辨率的条件下进行计算,得到该时间段的粗体素体积变化初值;S4、将粗体素体积初值与多传感器特征差值输入神经网络模型,输出高精度体积变化结果。本发明采用上述一种多传感器融合加速体素体积测量的方法,显著降低计算复杂度与内存消耗的同时,通过多传感器融合与网络校正提高了体积变化测量的精度与实时性,适用于农业、仓储及物流管理中的动态体积监测。
技术关键词
多传感器融合
三维重建模型
时间段
传感器特征
输入神经网络模型
农业信息技术
点云
标定方法
三维模型
分辨率
在线校准
积分方法
多层感知机
填充方法
深度相机
复杂度
阶段