本项目提供了一套基于MATLAB的SVM算法实现代码,用于通过LiDAR点云数据进行水果识别与定位。采用Velodyne激光雷达收集环境中的高精度3D点云信息,并利用支持向量机(SVM)模型对特定区域内的水果目标进行有效检测和分类。
该项目使用LiDAR传感器Velodyne VLP-16获取的3D点云数据来检测水果,并在MATLAB环境中实现这一功能以进行评估。此项目基于包含11棵富士苹果树的3DLiDAR数据集及其果实位置注释。
准备步骤如下:
首先,克隆代码到本地环境:`git clone https://github.com/GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git`
然后,在保存上述代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。在该data 文件夹内放置可用的地面实况和点云数据(即AllTrees_Groundtruth 和 AllTrees_pcloud)。
技术要求:
- MATLAB R2018版本或更高
- 计算机视觉系统工具箱
- 统计与机器学习工具箱
数据准备:使用LFuji-air 数据集,该数据集应保存在data文件夹中。