CN111898684A - 一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法 - Google Patents

一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，该方法包括有以下步骤：S1：预先建立标准生物种属分类检索表；S2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。本发明具有操作方便，鉴别高效、鉴别精确、鉴别准确度高的有益效果。

Description

一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法
技术领域
本发明属于点云数据应用技术领域，特别涉及一种基于多维点云数据的生物鉴别方法。
背景技术
进出口检验检疫、自然环境科考、司法鉴定等场合中常常需对检材做出鉴别，鉴定检材中包括的生物的具体种属信息。
现有技术中，为实现生物种属鉴别，通常采用的方法有形态学、血清学法、细胞学法以及生物化学法等，这些方法对检材的质量要求较高，且整个检品的制备过程相当复杂，对制备器材、制备环境以及制备人员的要求尤其高，且整个鉴定过程大部分为人工操作，整个操作流程十分繁复，重复性极高，对人工依赖程度非常高，整个鉴定过程效率相当低下。
在进出口检验检疫、自然环境科考、司法鉴定等场合中，检材为具有完整外形的生物标本的情形十分常见，在对这些检材做出鉴别时，需要鉴别人员依赖以往的鉴定经验，查阅生物检索表或种属图鉴等专业资料，对比查找后才能最终得到种属鉴别结果，这个过程十分考验鉴定人员的知识储备，整个过程具有极强的经验主义。
点云数据成像技术是一种采用特定扫描设备，对检材进行扫描后，以点集形式记录扫描结果的成像技术。视其采用的具体扫描设备不同，点云数据中各个具体点除包括具体点的三维坐标信息外，还可能包括有对应点的颜色、光强等信息，由于点云数据相对于图像数据具备的强数据性特点，能在后续图像处理中更好地与计算机交互实现图像处理与变换，近年在越来越多的领域中得到推广应用。
回归到生物种属的鉴别，如何更好利用点云数据的特点，将其应用到鉴别领域中来，将鉴别人员从枯燥、繁重、重复、低效的鉴别工作中解放出来，取得良好的鉴别准确度，在此之前并未见相关文献记载，这也是本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于点云数据成像技术的物种属鉴别方法，该鉴别方法通过获取检材的点云数据，对该点云数据作出分割以及去噪处理后，比对得到鉴定结果。
本发明的另一个目的在于提供一种点云数据处理技术与深度学习识别技术相结合的物种属鉴别方法，该方法获实现利用标准生物种属分类检索表对卷积神经网络进行预训练，卷积神经网络在训练过程中学习到基于标准生物种属分类检索表提取其对应种属的生物外部轮廓信息的匹配点对的方法，并依照该方法对表现实际检材的外部形态轮廓的整体点云数据进行处理，给出鉴定结果。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，该方法包括有以下步骤：
S1：预先建立标准生物种属分类检索表；
S2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；
S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；
S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；
S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。
进一步地，S1具体为：建立卷积神经网络预模型并进行预训练，得到合适可用的卷积神经网络模型，在卷积神经网络中内置标准生物检索表。
进一步地，在卷积神经网络中内置标准生物检索表的具体方法为：基于生物分类学理论，建立对应生物的生物分类检索表，表中针对各个对应的生物种属，记录包含其外部轮廓信息的匹配点对。
进一步地，S3包括有以下子步骤：
S31：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据，提取其多维特征；
S32：对多维特征进行作出分割，得到表现检材局部轮廓的局部点云数据。
进一步地，S31具体为：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据中的各个具体点，提取其法向量、高程值、切向量、曲率、坐标值、面性特征、线性特征以及点性特征中至少两个维度的特征数据。
进一步地，S32具体为：
S321：对于每一个点云数据，均将其呈现立体空间P内的坐标投影成为呈现在平面空间G内的坐标：
G(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，(x，y，z，)∈P}；
S322：寻找G平面中Z值最小值Zmin：Zmin＝min(G)，将G平面内所有Z值比Zmim小的点投影影到XOY平面上得到图G1：
G1(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，z≤Zmin，(x，y，z)∈P}；
S323：对图G1进行霍夫变换，寻找到图G1中的最长直线L，提取该最长的直线L为检材生物的各部位的边界线：
L＝max{line|line∈Hough(G1)}；
S324：记录图G1中垂直于最长直线L方向上最长的点云距离，记录该最长点云距离为width：
width＝max{line|line⊥L，line∈G1}；
S325：从高度为Zmin的高度位置开始向上，每隔设定距离记录该对应层空间PC中的点云数据中垂直于最长直线L的最长距离w：
w＝max{line|line⊥L，line∈Pc}
S326：若a*width＜w＜β·width，则跳转325，否则跳转327；
S327：记录此时的高度Zs，以Zs为分割面，将多维生物形态轮廓点云数据分割成对应多个表现检材局部轮廓的局部点云数据：
T(x，y，z)＝{(x，y，z)|z＞Zs，(x，y，z)∈P}，
B(x，y，z)＝{(x，y，z)|z≤Zs，(x，y，z)∈P}。
进一步地，S4具体为：采用卡尔曼滤波算法、高斯滤波算法和拉普拉斯算法中其中任意一种算法对局部点云数据作出去噪处理。
进一步地，S5具体为：对于输入到卷积神经网络中的所有局部点云数据，卷积神经网络对每一个点均对应提取特征形成特征矩阵，随后采用对称函数对特征矩阵做最大池化处理，计算得到特征矩阵中每个维度的最大值，将其与卷积神经网络中内置标准生物检索表比对后得到鉴别结果。
本发明的有益效果为：
操作方便，鉴别高效：本发明提供的鉴别方法应用到实际的生物鉴别场合中时，工作人员仅需控制扫描设备扫描检材，将扫描结果输入到卷积神经网络中即可完成生物种属鉴别，其鉴别过程十分便捷高效。
鉴别精确：将整体点云数据拆分成为表现检材局部轮廓的局部点云数据，可详细地对每一个具有细微特征的局部区域作出鉴别，避免遗落检材的细微特征，提高鉴别的精确程度。
鉴别准确度高：以标准生物种属分类检索表为比对标准，并具体地在点数数据处理过程中增加去噪操作，对点云数据反复多次多层次地运算，最终获得准确度极高的鉴别结果。
附图说明
图1是本发明所提供的一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
请参阅图1。
在本具体实施方式中提供一种基于结构光扫描设备的扫描得到多维点云数据的谷斑皮蠹的鉴别方法，该方法包括有：
S1：预先建立谷斑皮蠹的检索表；
S2：以结构光采集设备获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；
S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；
S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；
S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。
在本具体实施方式中，S1具体为：建立卷积神经网络预模型并进行预训练，得到合适可用的卷积神经网络模型，在卷积神经网络中内置标准谷斑皮蠹检索表。
在本具体实施方式中，在卷积神经网络中内置标准谷斑皮蠹检索表的具体方法为：基于生物分类学理论中关于谷斑皮蠹外部轮廓信息，建立谷斑皮蠹的生物分类检索表，表中针对谷斑皮蠹，记录包含其外部轮廓信息的所有匹配点对。
在本具体实施方式中，S3包括有以下子步骤：
S31：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据，提取其多维特征；
S32：对多维特征进行作出分割，得到表现检材局部轮廓的局部点云数据。
在本具体实施方式中，S31具体为：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据中的各个具体点，提取其法向量、高程值、切向量、曲率、坐标值、面性特征、线性特征以及点性特征中所有维度的特征数据。
在本具体实施方式中，S32具体为：
S321：对于每一个点云数据，均将其呈现立体空间P内的坐标投影成为呈现在平面空间G内的坐标：
G(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，(x，y，z)∈P}；
S322：寻找G平面中Z值最小值Z min：Z min＝min(G)，将G平面内所有Z值比Zmim小的点投影影到XOY平面上得到图G1：
G1(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，z≤Zmin，(x，y，z)∈P}；
S323：对图G1进行霍夫变换，寻找到图G1中的最长直线L，提取该最长的直线L为检材生物的各部位的边界线：
L＝max{line|line∈Hough(G1)}；
S324：记录图G1中垂直于最长直线L方向上最长的点云距离，记录该最长点云距离为width：
width＝max{line|line⊥L，line∈G1}；
S325：从高度为Z min的高度位置开始向上，每隔设定距离记录该对应层空间PC中的点云数据中垂直于最长直线L的最长距离w：
w＝max{line|line⊥L，line∈Pc}
S326：若a*width＜w＜β·width，则跳转325，否则跳转327；
S327：记录此时的高度Zs，以Zs为分割面，将多维生物形态轮廓点云数据分割成检材的足部特征、腹部特征、头部特征、口器特征等多个局部轮廓的局部点云数据：
T(x，y，z)＝{(x，y，z)|z＞Zs，(x，y，z)∈P}，
B(x，y，z)＝{(x，y，z)|z≤Zs，(x，y，z)∈P}。
在本具体实施方式中，S4具体为：采用二维高斯滤波算法对各个局部点云数据作出去噪处理：
定义Gσ是标准差为σ的二维高斯核，即：
Figure BDA0002613439360000071
针对每一组局部点云数据先对行做一维卷积，再对列做一维卷积，将计算复杂度从O(M*M*N*N)降到O(2*M*M*N)，(其中，M，N分别是图像和滤波器的窗口大小，*表示卷积操作)。利用上述搞死算法针对每一组局部点云数据作出处理，可应对点云数据中无序或散乱点云数据的噪声，对点云数据作出去噪处理，输出的结果为没有噪点的精准的表征检材多维形态轮廓的点云数据。
在本具体实施方式中，S5具体为：对于输入到卷积神经网络中的所有局部点云数据，卷积神经网络对每一个点均对应提取特征形成特征矩阵，随后采用对称函数对特征矩阵做最大池化处理，计算得到特征矩阵中每个维度的最大值，将其与卷积神经网络中内置标准生物检索表比对后得到鉴别结果。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，该方法包括有以下步骤：
S1：预先建立标准生物种属分类检索表；
S2：获取检材的外部形态轮廓的整体点云数据；
S3：拆分整体点云数据得到表现检材局部轮廓的局部点云数据；
S4：对局部点云数据作出去噪处理得到没有噪点的局部点云数据；
S5：将没有噪点的点云数据与标准生物种属分类检索表比对，得到检材的生物种属鉴别结果。
2.如权利要求1所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S1具体为：建立卷积神经网络预模型并进行预训练，得到合适可用的卷积神经网络模型，在卷积神经网络中内置标准生物检索表。
3.如权利要求2所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，在卷积神经网络中内置标准生物检索表的具体方法为：基于生物分类学理论，建立对应生物的生物分类检索表，表中针对各个对应的生物种属，记录包含其外部轮廓信息的匹配点对。
4.如权利要求1所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S3包括有以下子步骤：
S31：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据，提取其多维特征；
S32：对多维特征进行作出分割，得到表现检材局部轮廓的局部点云数据。
5.如权利要求4所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S31具体为：对采集到的检材的外部形态轮廓的整体点云数据中的各个具体点，提取其法向量、高程值、切向量、曲率、坐标值、面性特征、线性特征以及点性特征中至少两个维度的特征数据。
6.如权利要求4所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S32具体为：
S321：对于每一个点云数据，均将其呈现立体空间P内的坐标投影成为呈现在平面空间G内的坐标：
G(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，(x，P，z)∈P}；
S322：寻找G平面中Z值最小值Z min：Z min＝min(G)，将G平面内所有Z值比Zmim小的点投影影到XOY平面上得到图G1：
G1(u，v)＝max{z|x＝u，y＝v，z≤Zmin，(x，y，z)∈P}；
S323：对图G1进行霍夫变换，寻找到图G1中的最长直线L，提取该最长的直线L为检材生物的各部位的边界线：
L＝max{line|line∈Hough(G1)}；
S324：记录图G1中垂直于最长直线L方向上最长的点云距离，记录该最长点云距离为width：
width＝max{line|line⊥L，line∈G1}；
S325：从高度为Z min的高度位置开始向上，每隔设定距离记录该对应层空间PC中的点云数据中垂直于最长直线L的最长距离w：
ω＝max{line|line⊥L，line∈Pc}
S326：若a*width＜w＜β·width，则跳转325，否则跳转327；
S327：记录此时的高度Zs，以Zs为分割面，将多维生物形态轮廓点云数据分割成对应多个表现检材局部轮廓的局部点云数据：
T(x，y，z)＝{(x，y，z)|z＞Zs，(x，y，z)∈P}，
B(x，y，z)＝{(x，y，z)|z≤Zs，(x，y，z)∈P}。
7.如权利要求4所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S4具体为：采用卡尔曼滤波器、高斯滤波器和拉普拉斯滤波器中其中任意一种滤波器对局部点云数据作出去噪处理。
8.如权利要求3所述的基于多维点云数据的生物种属鉴别方法，其特征在于，所述S5具体为：对于输入到卷积神经网络中的所有局部点云数据，卷积神经网络对每一个点均对应提取特征形成特征矩阵，随后采用对称函数对特征矩阵做最大池化处理，计算得到特征矩阵中每个维度的最大值，将其与卷积神经网络中内置标准生物检索表比对后得到鉴别结果。
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