基于实例分割的休眠期枣树修剪枝参数提取方法

摘要：

为实现休眠期枣树选择性修剪,针对自动化剪枝过程中枣树枝干识别与参数提取困难的问题,提出一种基于实例分割神经网络的枝干识别与参数自动提取的方法.首先,通过前期搭建的视觉系统获取2个角度下的点云,并基于骨架点重建完整的枣树点云,利用CloudCompare V 2.11软件对枣树三维点云进行手工标注,构建带语义信息的枣树点云数据集,将标注完的376棵枣树,按照8∶2的比例分为训练集和验证集;其次,结合JSNet实例分割网络对枣树点云进行分割,同时对比分析不同自然环境对实例分割精度的影响;最后,提出枣树修剪枝直径和长度参数自动提取的方法.试验结果表明:休眠期枣树主干的分割精度为96%,而修剪枝的分割精度为77%,并且不同自然环境对分割精度影响较小.枣树修剪枝的直径拟合值与实际测量值误差范围在2 mm以内,且其长度拟合值与实际值的误差范围在1 cm以内,为后续准确确定枣树剪枝点的位置提供数据依据.

关键词：休眠期枣树、实例分割、深度学习、三维点云、修剪枝

所属期刊栏目：45

分类号：S225.93;TP391(农业机械及农具)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金2022D01C357

在线出版日期：2024-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-59,68