基于变尺度格网索引与机器学习的行道树靶标点云识别

针对行道树连续喷雾施药方式严重污染环境,果园对靶施药技术难以推广至复杂城区环境等问题,应用车载2D LiDAR获取街道三维点云数据,研究行道树靶标识别方法。构建变尺度格网点云索引结构,实现邻域快速搜索及点云在线处理;提取高程、深度、密度、协方差矩阵等11个点云球域特征,分析特征分布特性,采用基于径向基核函数的支持向量机算法融合特征,学习树冠点云分类器;采用FIFO缓冲区保存点云帧序列,实现行道树靶标在线识别。实验结果表明,该方法能够实现行道树靶标精确识别,在测试集上的分类错误率小于0.8%,检出率大于99.4%,虚警率小于0.9%,鉴别力最强的4个特征从高到低依次是高程均值、深度均值、高程范围和高程方差。