CN113124764A - 一种基于光流法的无人机树径测量方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于光流法的无人机树径测量方法，使用树牌、无人机和数据处理设备作为测量装置来测算树径，树牌用于标记树的编号和胸径测量位置；无人机配备单目镜头和超声波传感器，单目镜头用于拍摄树牌和树干，超声波传感器用于保持无人机与树牌处于相对应的高度；数据处理设备用于规划无人机航线，检测无人机所摄视频中的树牌并识别其编号，并基于光流法测算树牌所在树干的胸径，完成树径测量。本发明方法能够高自动化、快速、批量、准确地测量树径，易上手，极大节省了人力和时间，提高了大规模树径测量的效率和精确度，并建立了完备的树径数据库，方便管理和调取，本发明基于光流法的树径测算方法在仅需少量计算资源的同时保障了计算精度。
Description
技术领域
本发明属于智能测量领域，涉及无人机在树径测量领域的应用，具体为一种基于光流法的无人机树径测量方法。
背景技术
在园林种植、森林调查以及生态林业领域中，需要定期对树木进行测量，以达到准确清查树木资源、质量和生长情况。而树径大小是研究树木情况的重要指标，是一项极其重要的调查内容。
树径测量的方法主要有人工测量、手持测量仪和无人机测量。人工测量：主要依靠人工估计，使用卷尺或者卡尺测量树径。该方法的缺点在于效率低，而且需要大量的人力和时间。手持测量仪：虽然能通过非接触式的方式对树径进行测量，但是仍需要测量人员亲自测量每一棵树，存在耗费人力与时间的问题。同时测量人员需要学习手持测量仪操作的方法，增加了学习成本。另外由于测量人员在野外工作，对于手持设备的便携性也有着较高的要求。无人机测量：目前存在的方法需要在无人机上配备IMU惯性测量单元、微型控制器和激光雷达等仪器，并且需要手动摇控无人机多次飞行扫描点云数据，识别树干离散点后拟合得到树径，这类方法的主要不足在于设备复杂、操作繁琐，并且计算方法复杂，耗费大量计算资源且无法保障计算精度。
发明内容
本发明要解决的问题是：如何使用无人机测量树径，目的是提高大规模树径测量的效率和精确度，降低成本。
本发明的技术方案为：一种基于光流法的无人机树径测量方法，使用树牌、无人机和数据处理设备作为测量装置来测算树径，所述树牌用于标记树的编号和胸径测量位置；所述无人机配备单目镜头和超声波传感器，单目镜头用于拍摄树牌和树干，超声波传感器用于保持无人机与树牌处于相对应的高度；数据处理设备用于规划无人机航线，检测无人机所摄视频中的树牌并识别其编号，并基于光流法测算树牌所在树干的胸径，完成树径测量。
作为优选方式，本发明包括以下步骤：
1)对待测树径的树木统一高度、统一朝向处设置树牌，所述树牌具有至少一条平行于水平面的边，每块树牌标有编号以区分树；
2)设定无人机的飞行高度与树牌高度一致，调整无人机镜头使其面向树牌，用于拍摄树牌及树干；
3)根据镜头朝向及树群位置，规划无人机飞行路径，使无人机在飞行中遍历拍摄所有待测树木及其树牌；
4)无人机的拍摄视频传输给数据处理设备，使用边缘检测算法检测视频图像中的树牌，以及树牌所在树干的左右两条边界线；
5)根据步骤4)检测的树牌，以树牌的左端点作为特征点，运用光流法跟踪特征点在连续两帧视频帧间的运动，得到特征点在视频图像中的像素位移xp，再根据无人机拍摄视频时的飞行速度和两帧视频帧的时间差计算出特征点的实际位移xr，根据像素位移xp与实际位移xr的比例，由树干两边界线之间的距离在图像中的像素长度lp得到其实际长度，即为所求树径d；
6)数据处理设备通过数字识别算法识别树牌上的编号，将待测树的编号和所得树径录入数据库。
本发明的有效利益是：针对现有技术中树径测量方法存在的诸多问题，本发明提出了一种基于光流法的无人机树径测量方法，使用树牌、计算机以及仅配备镜头和超声波传感器的无人机做到高自动化、快速、批量、准确地测量树径，该方法易上手，极大节省了人力和时间，提高了大规模树径测量的效率和精确度，并可建立完备的树径数据库，方便管理和调取。本发明基于光流法的树径测算方法在仅需少量计算资源的同时保障了计算精度，本发明方法实施难度低，耗费资源少，测量精度和效率高，具有良好的易用性、广泛性和实用性。
附图说明
图1为本发明的实施流程示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于光流法的无人机树径测量方法，使用树牌、无人机和数据处理设备作为测量装置来测算树径，所述树牌用于标记树的编号和胸径测量位置；所述无人机配备单目镜头和超声波传感器，单目镜头用于拍摄树牌和树干，超声波传感器用于保持无人机与树牌处于相对应的高度；数据处理设备用于规划无人机航线，检测无人机所摄视频中的树牌并识别其编号，并基于光流法测算树牌所在树干的胸径，完成树径测量。
如图1所示，通过实施例介绍本发明的具体实施。
1)对待测树径的树木统一高度、统一朝向处设置树牌，我国和大多数国家胸高位置定为地面以上1.3米高处，据此在所有待测树离地高度1.3m处，即胸径测量处，固定一块朝南的“一”字形树牌，每块树牌标有不同的编号以区分树。
2)设定无人机的飞行高度，利用超声波传感器维持飞行高度在1.3±0.1m，即树牌所处高度，调整无人机镜头朝北，即面向树牌，以拍摄树牌及所在树干。
3)以计算机为数据处理设备，规划无人机飞行路径，使无人机在飞行中遍历拍摄所有待测树木及其树牌：用无人机航线规划软件规划无人机的飞行路径，打开无人机的镜头，让无人机从树群的西南侧出发，向东飞行，到达树群的东南侧后前进1m，向西飞行，以此类推，无人机以“S”型路线自动飞行，遍历拍摄所有待测树，无人机拍摄帧率设定在23fps及以上，拍摄时的飞行速度在8m/s及以上。
4)将无人机拍摄的视频导入计算机，在计算机上使用OpenCV中的边缘检测算法检测视频图像中的树牌，以及所在树干的左右两条边界线，两边界线在树牌处的距离即为树径。
5)以树牌的左端点作为特征点，运用光流法跟踪特征点在连续两帧间的运动，得到特征点在图像中的像素位移xp，再根据无人机此刻的飞行速度和两帧的时间差计算出特征点的实际位移xr，从而由待测树径在图像中的像素长度lp得到其实际长度d。光流法具体参考Bouguet J Y.Pyramidal implementation of the affine lucas kanade featuretracker description of the algorithm[J].Intel Corporation,2001,5(1-10):4.
树径具体计算方法如下。
特征点在连续两帧图像间的像素位移xp为：
其中(x1,y1)和(x2,y2)为特征点在连续两帧图像上的像素坐标。则待测树径实际长度d为：
其中，lp为树径在图像中的像素长度，xr为特征点在连续两帧间的的实际位移，即无人机在两帧视频帧间的飞行距离。
6)在计算机上使用OpenCV中的数字识别算法识别树牌上的编号，将待测树的编号和所求得的树径录入数据库，建立树木树径数据库，方便管理和调取。
本发明提供了一种使用无人机快速、批量、准确测量大规模树径的方法，在已知无人机速度和拍摄帧率的情况下基于光流法计算树径。本发明方法实施难度低，耗费资源少，测量精度和效率高，具有良好的易用性、广泛性和实用性。
Claims (6)
1.一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是使用树牌、无人机和数据处理设备作为测量装置来测算树径，所述树牌用于标记树的编号和胸径测量位置；所述无人机配备单目镜头和超声波传感器，单目镜头用于拍摄树牌和树干，超声波传感器用于保持无人机与树牌处于相对应的高度；数据处理设备用于规划无人机航线，检测无人机所摄视频中的树牌并识别其编号，并基于光流法测算树牌所在树干的胸径，完成树径测量。
2.根据权利要求1所述的一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是包括以下步骤：
1)对待测树径的树木统一高度、统一朝向处设置树牌，所述树牌具有至少一条平行于水平面的边，每块树牌标有编号以区分树；
2)设定无人机的飞行高度与树牌高度一致，调整无人机镜头使其面向树牌，用于拍摄树牌及树干；
3)根据镜头朝向及树群位置，规划无人机飞行路径，使无人机在飞行中遍历拍摄所有待测树木及其树牌；
4)无人机的拍摄视频传输给数据处理设备，使用边缘检测算法检测视频图像中的树牌，以及树牌所在树干的左右两条边界线，两边界线在树牌处的距离即为树径；
5)根据步骤4)检测的树牌，以树牌的左端点作为特征点，运用光流法跟踪特征点在连续两帧视频帧间的运动，得到特征点在视频图像中的像素位移xp，再根据无人机拍摄视频时的飞行速度和两帧视频帧的时间差计算出特征点的实际位移xr，根据像素位移xp与实际位移xr的比例，由树径在图像中的像素长度lp得到其实际长度d；
6)数据处理设备通过数字识别算法识别树牌上的编号，将待测树的编号和所得树径录入数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是步骤1)中树牌设置的高度为胸径高度，即离地高度1.3米处，树牌朝南设置，步骤2)中无人机利用超声波传感器维持飞行高度在1.3±0.1m，镜头朝北，步骤3)中设置无人机飞行路径对应为：无人机从树群的西南侧出发，向东飞行，到达树群的东南侧后前进1m，向西飞行，以此类推，无人机以“S”型路线自动飞行，遍历拍摄所有待测树。
4.根据权利要求2所述的一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是数据处理设备使用OpenCV中的边缘检测算法检测视频图像中的树牌，使用OpenCV中的数字识别算法识别树牌上的编号。
5.根据权利要求2所述的一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是无人机拍摄待测树时，拍摄帧率在23fps及以上，拍摄时的飞行速度在8m/s及以上。
6.根据权利要求2所述的一种基于光流法的无人机树径测量方法，其特征是步骤5)基于光流法计算树径，特征点在连续两帧图像间的像素位移xp为：
其中(x1,y1)和(x2,y2)为特征点在连续两帧图像上的像素坐标，待测树径实际长度d为：
其中xr为特征点在连续两帧间的的实际位移，即无人机在两帧视频帧间的飞行距离。
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