基于二维激光与图像的人工林采育目标检测方法
【目的】对人工林区内的采育目标进行检测和识别，为采育作业操作员提供辅助信息，弥补人眼判断的不足，提高作业效率，降低操作风险。【方法】提出一种基于二维激光和图像的人工林采育目标检测方法，主要内容包括以下几个方面：1)基于二维激光测距仪和红外热像仪搭建采育目标信息采集系统，利用上位机对传感器的信息采集进行控制，并对采集到的信号进行预处理，获取目标的激光数据、可见光图像和红外热图像；2)将激光与图像进行标定，得到图像中的目标区域，同时由激光坐标得到目标的位置信息，为目标识别和定位打好基础；3)将可见光图像与红外图像进行融合，融合后的图像信息更丰富并减少由单一传感器所引起的不确定性，起到互补的作用；4)根据采育目标的特点，基于激光与图像信息进行特征提取，包括温度特征、颜色特征和形状特征等，为目标识别提供具体依据；5)在获得采育目标特征的基础上，运用当前流行的机器学习算法———支持向量机(SVM)，通过大量样本训练和学习，建立特征参数与采育目标的数学模型；6)在 SVM 模型的基础上，利用3种不同的优化算法对其参数进行优化，提高识别性能。【结果】将不同算法优化后的模型通过受试者工作特征曲线( ROC 曲线)进行对比，结果显示，采用遗传算法优化后的模型对人工林采育目标的识别正确率能够达到96%以上，具有较好的识别效果。【结论】将多传感器融合技术引入到林业智能装备中，取代常用的昂贵的三维激光扫描系统，采用二维激光与图像结合的方式，一方面节省了成本，另一方面，针对二维数据，系统的数据处理速度更快；同时，多传感器之间的互补作用使得对目标的测量和识别更为准确。
激光、图像、采育目标、识别、检测
S792.39(森林树种)
北京高等学校“青年英才计划”YETP0759;中国博士后科学基金特别资助项目2013T60070;国家林业局引进国际先进林业科学技术948项目2011－4－02。
2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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129-135
