Automated classification of stems and leaves of potted plants based on point cloud data

1. Summary

论文提出了一种基于植物点云数据的茎叶自动分类方法，利用三维凸包算法提取树叶点训练数据，利用二维投影的点密度提取茎干点云训练样本，最后使用SVM来进行分类。

2. Research Objective

给定植物的点云数据，自动分类出茎干和叶子。

3. Problem Statement

4. Method(s)

• 构建叶子训练集算法
  • 三维凸包算法得到最小凸多面体，获得转折点，以转折点位球心的球体内点云。
• 构建茎干训练集算法
  • 随机选取点，获得每个点球体点云；映射到平面，密度最高的点。
• 基于SVM
  • RBF核

Evaluation

• 实验步骤
  • 对三种不同盆栽植物的点云数据进行扫描处理。
  • 提出了一种自动分类方法。
  • 对处理后的点云数据进行分类。
  • 建立了标准分类结果，将提出的方法与另外两种方法进行比较。
    • 分别是随机和人工选择。
• 评估
  • 利用混淆矩阵和kappa系数评价

Conclusion

• 该方法需要数据的完整性，对于某些植物鲁棒性不足。

Notes(optional)

• 实验细节
  • 为求获得更好的效果，原始点云要去噪和旋转，且尽量垂直于平面。

Reference

• 基于植物点云分类不同器官

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