當前,針對VR技術(shù)和農(nóng)業(yè)信息化的研究有以下三個方面:小麥可視化三維形狀重構(gòu)、人機交互以及沉浸式虛擬場景構(gòu)建。本文從小麥模型重構(gòu)、虛擬場景構(gòu)建、沉浸式交互設(shè)計為基礎(chǔ),本文通過研究分析,構(gòu)建了虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)的仿真模擬平臺。本課題以小麥三維形態(tài)及小麥生長虛擬場景的創(chuàng)建和沉浸式交互漫游應(yīng)用為研究目標,在對小麥三維點云建模和成長場景結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上,利用三維點云數(shù)據(jù)重構(gòu)對不同品種、不同栽培措施的小麥植株進行重建;針對植株和農(nóng)田環(huán)境的建模方面,現(xiàn)在已有的三維建模軟件表現(xiàn)能力不足,提出使用三維激光掃描儀獲取點云模型和Unity 3D引擎結(jié)合的方法創(chuàng)建小麥生長場景的虛擬漫游,同時利用小麥栽培知識和物聯(lián)網(wǎng)氣象數(shù)據(jù)的交互,闡述了數(shù)據(jù)驅(qū)動和小麥栽培知識的動態(tài)加載原理以及交互觸發(fā),并針對場景創(chuàng)建過程中出現(xiàn)的模型顯示問題做了渲染優(yōu)化:為了解決傳統(tǒng)人機交互對鼠標和鍵盤的依賴,本文使用體感交互代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人機交互,使用了虛擬手柄與Unity引擎的結(jié)合實現(xiàn)了與虛擬場景的交互:最后,為了進一步加強沉浸式漫游效果,使用HTC·vive頭盔顯示器代替平面顯示器,漫游視覺與人體頭部（steam VR軟件開發(fā)）的旋轉(zhuǎn)保持同步,實現(xiàn)... 

【文章來源】：河南農(nóng)業(yè)大學河南省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１技術(shù)路線圖??２．?２小麥植株點云數(shù)據(jù)預(yù)處理??２．?２．?１小麥植株點云數(shù)據(jù)精簡??

片，通過執(zhí)行構(gòu)造柵格命令對曲面片修改參數(shù)，獲得更小的??曲面片，最后通過擬合曲面功能自動擬合成一個連續(xù)的Ｎｕｒｂｓ曲面。下圖１展示曲面階段處??理參數(shù)。經(jīng)過這兩步驟的操作，實驗證明，掃描結(jié)果比未采取措施狀態(tài)下的結(jié)果效果有明顯??的提高。??；Ｉ．?－???．?＾?？?Ｃ?？?＊?？??ｊ?＊ｖ?ｒ?？，?？?？！?ｓｉ—＾＂ｎｓｉ?－?？?ｆ??Ｂｄｂ??Ａ?｜??■?？?＜？?Ｐｔ）??６ｉ??厭丨??一一ｃ．”??ｉｎ?■??：■??圖２曲線工具對話框??采用三維激光掃描儀能夠提取的原始點云數(shù)目為１７２１３８。然后通過設(shè)置閾值??ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，簡化采集的小麥植株點云。為對計算效率與精簡閾值的關(guān)系進行分析，使點云??模窀的精簡閾值更具有規(guī)律。通過不斷調(diào)整閾值ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?，將數(shù)值從１０提高到８０，在這??個過程中，模型中點云數(shù)目會逐漸下降，但沒有改變點云模型的形狀特征，在點云密集和稀??疏的地方，保留的點數(shù)目多少是相對應(yīng)的。通過對閾值進行調(diào)整以簡化原始點云，如下圖所??示，是精簡后的點云數(shù)目、精簡率和消耗時間的具體情況ｌｗｌ。??表２－１小麥植株點云精簡消耗時間對比??９??

?１０９２??從表２－１中可以看出，隨著閾值的增加，還原后的點云數(shù)量越來越少，閾值從１０增加??到８０，剩余點云數(shù)目從５２６９８下降至７０９８，點云數(shù)量減少８６．?５３％，相對應(yīng)的，也減少了耗??時。處理時間分別為１６６９ｍｓ和１０９２ｍｓ。閾值分別為１０和８０，減少的時間僅為３４．?５７％。通??過上述處理可以得到精簡后的點云模型，如下圖２所示精簡點云前后對比。??Ｖ?ｔ％＇??ａ??．?；；；；；?．＇．；；?＇??ａ．點云數(shù)據(jù)精簡前?ｂ．點云數(shù)據(jù)精簡后??圖３精簡前后的點云數(shù)據(jù)局部放大效果??２．?２．?２小麥植株點云數(shù)據(jù)去噪??通過對點云數(shù)據(jù)進行簡化后，發(fā)現(xiàn)還是存在細節(jié)處理不到位和點云噪聲兩大問題，針對??此情況，需要精細處理三維點云數(shù)據(jù)中的噪聲，以對離群點噪聲進行消除，建立高精度的三??維模型。??本文對這兩種類型的噪聲去除點云采用了不同的方法。第一步是刪除具有較大比例的離??散點。對于肉眼能識別的一些異常點和散點，可以直接用手選擇和刪除。對于難以區(qū)分和手??動選擇不便的點，可以通過Ｇｅｏｍａｇｉｃ?Ｓｔｕｄｉｏ軟件去除了隔離點和體外降噪等功能。為使噪??音得到完美消除，可運用點云來提前觀察減噪效果，以更好的對細節(jié)進行平滑處理，此外，??還可以采取通過模型軟件過濾后自動計算偏差的方式。然后將其他跟正確點云融合的混雜點??進行消除，以文獻作為前提，基于雙邊濾波和三邊濾波，通過對法矢修正的運用消除小尺度??的噪點，從而深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，進行二次雙邊濾波，再轉(zhuǎn)換為深度數(shù)據(jù)，去除噪聲??的同時很好的保留了邊緣數(shù)據(jù)的完整性＂＇通過對上述方法的運用，可以自動地將噪聲點過??１０??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的農(nóng)業(yè)植物表型研究綜述[J]. 翁楊,曾睿,吳陳銘,王猛,王秀杰,劉永進.  中國科學:生命科學. 2019(06)
[2]基于局部點云的蘋果外形指標估測方法[J]. 王浩云,閆茹琪,周小莉,馬仕航,胡皓翔,徐煥良.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2019(05)
[3]沉浸式虛擬現(xiàn)實的發(fā)展概況及發(fā)展趨勢[J]. 劉崇進,吳應(yīng)良,賀佐成,葉雯,張云霏.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(03)
[4]基于Geomagic的自鎖機構(gòu)逆向重構(gòu)及快速原型[J]. 張俊鳳,嚴鋒,薛雨凡,黃俊元.  南方農(nóng)機. 2019(05)
[5]一種散亂點云的精準重建方法[J]. 劉陽陽,李仁忠,劉哲聞,張緩緩.  西安工程大學學報. 2019(01)
[6]一種精簡點云的快速配準算法[J]. 金露,王福偉,鐘可君,伏燕軍.  激光雜志. 2019(02)
[7]行業(yè)特色院校構(gòu)建虛擬仿真實驗平臺的實踐探索——以南京林業(yè)大學植物保護學專業(yè)為例[J]. 陳容.  西部素質(zhì)教育. 2019(01)
[8]地面三維激光掃描點云精度影響因素分析[J]. 劉曉文,徐工,余躍.  山東理工大學學報(自然科學版). 2019(01)
[9]基于Scopus的植物表型組學研究進展分析[J]. 唐惠燕,倪峰,李小濤,陳蓉蓉,袁曦臨,朱艷,周濟,丁艷鋒.  南京農(nóng)業(yè)大學學報. 2018(06)
[10]虛擬植物研究現(xiàn)狀與建模方法分析[J]. 田悅,趙萍,李永奎,張麗君,張國志,路穎.  江蘇農(nóng)業(yè)科學. 2018(22)

博士論文
[1]小麥生長模擬模型與三維可視化技術(shù)研究[D]. 李書欽.中國農(nóng)業(yè)科學院 2017
[2]三維重建中點云數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 谷曉英.燕山大學 2015
[3]基于農(nóng)戶視角的新型農(nóng)業(yè)科技知識服務(wù)體系研究[D]. 鄔震坤.中國農(nóng)業(yè)科學院 2012

碩士論文
[1]基于虛擬模型的水稻株距優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 謝濤.浙江工業(yè)大學 2016
[2]基于葉片變形的植物葉脈可視化造型研究[D]. 祁多多.東華理工大學 2016
[3]基于構(gòu)筑模型的植物表型動態(tài)建模方法研究[D]. 王甜甜.山東師范大學 2016
[4]小麥主要器官三維可視化技術(shù)研究[D]. 劉丹.中國農(nóng)業(yè)科學院 2016



本文編號：3329211