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申请/专利权人：郑州工大粮安科技有限公司;河南工业大学
摘要：本发明涉及一种基于点云数据的粮堆状态自动判别方法，包括以下步骤：S1、仓房基本参数录入，录入仓房类型及尺寸；S2、点云数据读取与预处理；S3、提取粮堆表面测点，根据边界条件挑选出仓壁和仓顶测点，然后将仓壁和仓顶剔除后得到粮面测点；S4、粮堆平均高度计算（），所有粮面测点高度的平均值即为粮堆平均高度。本发明涉及粮堆状态自动判别的技术领域。本发明为基于点云数据的不规则粮堆体积算法提供支撑，让体积算法更智能、更健壮；与基于点云数据的不规则粮堆体积算法天然融合，使用同样的点云数据及同样的激光雷达测量装置，无需额外的装置或设备，数据同源，节约成本。
主权项：1.一种基于点云数据的粮堆状态自动判别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、仓房基本参数录入，录入仓房类型及尺寸；S2、点云数据读取与预处理；S3、提取粮堆表面测点，根据边界条件挑选出仓壁和仓顶测点，然后将仓壁和仓顶剔除后得到粮面测点；S4、粮堆平均高度计算所有粮面测点高度的平均值即为粮堆平均高度；计算公式如下： 式中，为粮面测点高度平均值，n为粮面测点总数，zi为第i个测点的高度；S5、中心区域粮堆平均高度计算挑选粮堆中心区域测点，并通过步骤S4中的公式计算所有测点的平均高度作为中心区域粮堆的平均高度；S6、边缘区域粮堆平均高度计算将步骤S3中挑选出的仓壁测点，通过步骤S4中的公式计算所有测点的平均高度作为边缘区域粮堆的平均高度；S7、粮堆状态判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州工大粮安科技有限公司 河南工业大学 一种基于点云数据的粮堆状态自动判别方法
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