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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

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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。

著录项

公开/公告号CN114494586A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人南京林业大学;
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申请/专利号CN202210021725.3
发明设计人薛联凤;云挺;袁星月;张博;
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申请日2022-01-10
分类号G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/82;G06V10/764;
代理机构
代理人
地址 210037 江苏省南京市龙蟠路159号
入库时间 2023-06-19 15:16:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T17/00 专利申请号:2022100217253 申请日:20220110

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