(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210831139.5 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 上海市城市 建设设计研究总院 （集 团） 有限公司 地址 200120 上海市黄浦区西藏 南路1170 号 (72)发明人 乔雪松　胡吉　顾钺　 (74)专利代理 机构 上海知义 律师事务所 313 04 专利代理师 刘峰 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/66(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 17/00(2006.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 3/40(2006.01) G06V 20/56(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G01S 19/42(2010.01) G01C 22/00(2006.01) G01S 7/48(2006.01) (54)发明名称 基于车载图像采集技术的乔木生物量的测 算方法 (57)摘要 本发明公开了基于车载图像采集技术的乔 木生物量的测算方法， 包括如下步骤： 步骤1、 通 过车载的IMU、 GPS和激光雷达采集所有 树木的数 据； 步骤2、 计算所有树木的位置； 步骤3、 计算所 有树木的胸径， 每两颗相邻的树木之间的间距和 所有树木的数目； 步骤4、 进行数据融合， 并输出 结果。 本发 明通过对绿化资源的调查采用全新的 智能化测算方法， 能够给各类有需求的单位提供 便捷的绿化 资源的调查服务， 并且在远期的城市 绿化资源管理层面可以能够提供更加多元的调 查咨询手段。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115205387 A 2022.10.18 CN 115205387 A 1.基于车 载图像采集 技术的乔木生物量的测算方法； 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤1、 通过 车载的IMU、 GP S和激光雷达采集所有树木的数据； 步骤2、 计算所有所述 树木的位置； 步骤3、 计算所有所述树木的胸径， 每两颗相邻的所述树木之间的间距和所有所述树木 的数目； 步骤4、 进行 数据融合， 并输出 结果。 2.根据权利要求1所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 所述步骤2包括如下步骤： 步骤2.1、 对所述IMU、 所述GPS和所述激光雷达标定， 确定所述IMU、 所述GPS和所述激光 雷的坐标系之间的转换关系； 步骤2.2、 通过所述GPS提供绝对定位， 通过所述IMU惯性测量单元和所述激光雷达作 为 里程计充当相对定位， 高频率的给 出机身的姿态信息； 步骤2.3、 利用卡尔曼滤波器， 通过输入所述GPS的定位信息， 以及所述IMU惯性测量单 元、 所述激光雷达的加 速度和姿态角信息， 得出最优估计的定位， 实现所述IMU、 所述GPS和 所述激光雷达的融合， 得到 机身精确位置； 步骤2.4、 根据所述机身精确位置实现激光雷达点云的三维重建， 获取三维信息； 步骤2.5、 将对应所有树木的树干的的点云数据进行圆形拟合， 获取圆心坐标， 得到树 木的位置信息 。 3.根据权利要求2所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 所述步骤3包括如下步骤： 步骤3.1、 对激光雷达的反馈的乔木及周边环境数据进行点云滤波处理， 即去除数据中 不需要的信息点， 包括 地面、 墙面、 车辆和行 人； 步骤3.2、 进行点云匹配拼接， 具体为将 从激光雷达数据中获得的多帧的雷达点云拼接 成一张点云图； 步骤3.3、 点云聚类， 将点云中属于同一个物体的点聚合在一个集群里， 具体为： 对于临近点的点云聚类， 通过判断距离某点云集群最近的点到该点云集群的距离来判 断该点是否属于该点云集群， 反 之则生成一个新的点云集群； 步骤3.4、 用区域增长结合阈值判断的方法， 进行 单木分割， 获取树木的数量信息； 步骤3.5、 裁 剪， 通过设置合 适的高度阈值， 裁 剪出树干点信息； 步骤3.6、 根据所述IMU和所述GPS提供的横滚角与俯仰角信息， 将3D点云投影到垂直地 面的像平面中； 步骤3.7、 特征提取： 将树干抽象为圆形特征， 对完成3D点云投影的像平面 图像做圆形 拟合， 计算拟合圆的半径， 以及每两个相邻圆心的间距； 其中， 拟合圆的半径为相应的所述数目的胸径， 每两个相邻圆心 的间距为相应的两颗 所述数目的树间距； 步骤3.8、 输出 结果。 4.根据权利要求3所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 在所述步骤3.2中， 采用ICP和DNT算法将所述激光雷达输出的多帧的雷达点云拼接成一 张点云图。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115205387 A 25.根据权利要求3所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 在所述 步骤3.1中， 采用Do N算法去除符合如下要求的点： 所述点在 大尺寸， 即尺寸在8米以上， 且高宽比小于1.5:8， 以及小尺寸， 即尺寸小于8厘 米至10厘米， 且 “频率”相近， 即在76GH z至79GHz区间的所述激光雷达相近频率范围内。 6.根据权利要求4所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 在所述 步骤3.1中， 采用Do N算法去除的点是地 面和/或墙面。 7.根据权利要求4所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 在所述步骤3.1中， 采用DoN算法结合RGB图像识别 过滤车辆和/或行人这些不需要的信 息。 8.根据权利要求1所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 所述步骤4输出结果的整理及核心数据向专业化软件进行导入， 具体为： 通过AI及云端 数据的存 储与整理， 通过 各类数据平台的转换， 将核心数据向专业 化软件进行录入。 9.根据权利要求8所述的基于车载图像采集技术的乔木生物量的测算方法， 其特征在 于， 所述步骤4输出结果的整理及核心数据向专业化软件进行导入为将核心数据转化为矢 量数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115205387 A 3