公开(公告)号：CN114494586A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210021725.3

申请日：2022-01-10

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 薛联凤 ,  云挺 ,  袁星月 ,  张博

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了基于晶格投影的深度学习网络阔叶树枝叶分离与骨架重建方法，包括对获取的树木三维点云数据去燥处理；将去燥后的多颗树木三维点云数据作为数据集，采用机器学习算法以及人工标注对数据集进行枝叶分离操作；将数据集带入晶格投影的深度学习网络中训练，得到训练好的晶格投影深度学习网络模型；根据晶格投影深度学习网络模型分割后的枝干的垂直高度自下而上切分整棵枝干；对每一个高度层中的枝干点云数据进行空间聚类；求取每类的中心点；根据聚类中心点并采用带有空间方向性的圆柱体拟合枝干骨架。本发明运用晶格投影策略的深度学习网络，实现复杂林木点云的枝叶分类操作，开展精准的枝叶分离并重建树木空间枝干的三维模型。

公开(公告)号：CN114494586B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202210021725.3

申请日：2022-01-10

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 薛联凤 ,  云挺 ,  袁星月 ,  张博

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了基于晶格投影的深度学习网络阔叶树枝叶分离与骨架重建方法，包括对获取的树木三维点云数据去燥处理；将去燥后的多颗树木三维点云数据作为数据集，采用机器学习算法以及人工标注对数据集进行枝叶分离操作；将数据集带入晶格投影的深度学习网络中训练，得到训练好的晶格投影深度学习网络模型；根据晶格投影深度学习网络模型分割后的枝干的垂直高度自下而上切分整棵枝干；对每一个高度层中的枝干点云数据进行空间聚类；求取每类的中心点；根据聚类中心点并采用带有空间方向性的圆柱体拟合枝干骨架。本发明运用晶格投影策略的深度学习网络，实现复杂林木点云的枝叶分类操作，开展精准的枝叶分离并重建树木空间枝干的三维模型。