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申请/专利权人：中科合肥智能育种加速器创新研究院
摘要：本发明涉及一种融合图像和点云信息对水稻植株进行三维语义分割的方法，包括：构建水稻数据集；采用yolov8模型对双模态水稻数据集中的水稻图像数据进行实例分割，再把2D图像实例分割结果转化为2D语义分割结果；把2D语义分割结果投影到3D点云中，得到新的点云特征Qt；对水稻植株进行精准语义分割，得到语义分割结果。本发明结合了多个视角的水稻图像作为先验知识，与三维点云数据进行融合，有效地解决了水稻表型特征的复杂性带来的挑战；不仅分割效率高，为水稻精准表型分析提供了有力支撑；实现了水稻植株的语义分割，大大提高了水稻表型分析的效率和准确性，为水稻育种和生产管理提供了更加精准的数据支撑。
主权项：1.一种融合图像和点云信息对水稻植株进行三维语义分割的方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：1构建水稻数据集：采集水稻周围的RGB图像数据进行预处理，得到高分辨率的双模态水稻数据集；2进行2D图像数据分割：采用yolov8模型对双模态水稻数据集中的水稻图像数据进行实例分割，再把2D图像实例分割结果转化为2D语义分割结果，为后续点云的语义分割提供先验知识；3点云投影：把2D语义分割结果投影到3D点云中，得到新的点云特征Qt，为每个点云提供一个预测的类别信息，提高后续3D点云分割精度；4三维点云分割：根据新的点云特征Qt，对水稻植株进行精准语义分割，得到语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科合肥智能育种加速器创新研究院 融合图像和点云信息对水稻植株进行三维语义分割的方法
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