公开(公告)号：CN118505781A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410606616.7

申请日：2024-05-16

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 陈俊名 ,  张连宽 ,  肖德琴 ,  林宇亮

IPC: G06T7/60 ,  G06T17/30 ,  G06T7/33 ,  G06T5/70 ,  G06V20/64 ,  G06T7/38

Abstract: 本发明公开了一种基于点云的水稻叶片长度分析方法，包括步骤：获取水稻的点云数据进行配准，选出水稻叶片点云并进行降噪；读入处理好的水稻叶片点云，得到各个点的坐标；将点云投影到三维平面上，计算投影图上点的离散情况，选择拟合函数的展开方向，对投影面较为分散的两个平面进行曲线拟合，计算不同展开阶数的R‑MSE，确定展开方向在不同平面的最佳展开阶数，进行多项式拟合；得到邻近点之间曲率半径弧长，对各段弧长相加得到拟合的叶片长度。本发明使用拟合曲线能够很好地贴合水稻叶片的几何特性，能够较好地获取水稻叶片长度的表型数据；实验成本投入较低，还能够在不破坏水稻原来表型的情况下做到对水稻叶片的精准测量。

公开(公告)号：CN117876388A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311620647.X

申请日：2023-11-29

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 张连宽 ,  林宇亮 ,  肖德琴 ,  王春桃 ,  陈俊名

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/30 ,  G06T7/70 ,  G06T7/90 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明涉及农业信息技术领域，公开了一种基于深度学习的稠密叶片作物各叶片点云分割方法，本发明将识别的叶片的彩色图像框通过映射关系从作物点云中提取出各对应的点云块，从各个点云块中提取单个目标叶片点云，解决了背景、噪声和不同叶片点相互干扰的问题，通过点云修补成功地获得各个叶片点云，简化了分割点云的复杂度；设计了小参数的pointNet++语义分割网络结构，达到了优异的分割能力，检测性能高且部署简易，有较好的分割率。