search query: @keyword morfologia / total: 9
reference: 6 / 9
Author: | Jokelainen, Visa |
Title: | Recognition and localisation of young trees using machine perception |
Taimien tunnistus ja paikannus koneaistien avulla | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2010 |
Pages: | [7] + 45 s. + liitt. 5 Language: eng |
Department/School: | Automaatio- ja systeemitekniikan laitos |
Main subject: | Automaatiotekniikka (AS-84) |
Supervisor: | Visala, Arto |
Instructor: | Kulovesi, Jakke |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 4717 | Archive |
Keywords: | machine vision 3D laser edge detection principal component analysis morphology forest environment young stand tree recognition konenäkö 3D-laser reunantunnistus pääkomponenttianalyysi morfologia metsäympäristö taimikko puuntunnistus |
Abstract (eng): | Tending of seedling stands is an important part of modern Scandinavian silviculture. However, operation of forest machinery in young stands is slow and inefficient. The stand can be structured using machine perception. This, in conjuction with semiautomatic motion control, makes improving working efficiency possible. The objective of this thesis is to recognise and locate young trees from a forest area. Measurement data has been collected using a colour camera and a three-dimensional laser scanner. The camera's intrisic parameters were calibrated. The extrinsic parameters between the laser and the camera were solved by projecting the laser data on the camera's image plane and by minimising the error between corresponding points. A height map is generated from the laser data, which is then searched for treetop candidates. Camera image is treated with edge detection algorithms in order to find tree trunks. The location of actual trees can be deduced by combining treetop candidates with trunk data. Results show, that recognising and localising young trees is possible. Current methods work well, when the conditions are good. Problems ensue from having too low a viewpoint or too much inclination in the data. |
Abstract (fin): | Nuoren taimikon hoitaminen on tärkeä työvaihe nykyaikaisessa pohjoismaisessa metsätaloudessa. Metsäkoneen työskentely taimikossa on kuitenkin hidasta ja tehotonta. Taimikkoa voidaan jäsentää koneaistien avulla, mikä mahdollistaa työn tehostamisen puoliautomaattisen liikkeenohjauksen avulla. Työn tavoite on tunnistaa ja paikantaa metsäalalta yksittäisiä taimia. Mittaus-dataa on kerätty värikameralla ja kolmiulotteisella laserkeilaimella. Kameran sisäiset parametrit on ratkaistu kalibroimalla. Kameran ja laserin keskinäinen orientaatio on ratkaistu projisoimalla laser-dataa kameran kuvatasolle ja minimoimalla vastinpisteiden välistä virhettä. Laser-datasta luodaan korkeuskartta, jolta etsitään mahdollisia puun latvoja. Kamerakuvalta haetaan puunrunkoja reunanetsintäalgoritmeilla. Todellisten puiden sijainnit voidaan päätellä yhdistämällä latvakandidaatit ja runkotieto. Tulokset osoittavat, että puiden tunnistus ja paikantaminen on mahdollista taimikossa. Nykyiset menetelmät toimivat hyvin, kun olosuhteet ovat hyvät. Datan kerääminen liian suurella kallistuksella tai liian matala kuvakulma aiheuttavat ongelmia. |
ED: | 2010-09-20 |
INSSI record number: 40885
+ add basket
INSSI