点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的三维植物点云分割网络

已于 2025-05-19 14:09:37 修改
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分类专栏： 点云从入门到精通技术详解100篇 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2023-09-28 00:30:00 首次发布
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版权
本文介绍了植物表型分割的重要性，特别是基于深度学习的三维点云分割网络PSegNet。点云分割技术有助于植物表型分析，包括作物生长监测、农业自动化和病虫害识别。文章探讨了点云获取、降采样方法，并介绍了专门针对植物点云的PSegNet网络结构，包括双近邻特征提取模块和双粒度特征混合模块，以提高分割精度。此外，还讨论了点云数据集的标注工具和数据集构建，以及训练与测试环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

知识储备

三维点云分割

什么是点云分割？ 

为什么要对点云进行分割？ 

点云分割技术 

点云分割的应用 

基于PointNet的三维植物点云分割的MATLAB实现

前言

研究现状及趋势

传统的植物表型分割方法

现行的植物表型分割方法

当前研究领域的趋势与问题总结  

3D点云的获取及降采样方法

2.2 三维点云的原理

2.3三维点云的成像

2.3.1飞行时间（ToF）

2.3.2 激光三角法

2.3.3 双目立体视觉成像法

2.3.4结构光3D成像法

2.4 体素化降采样和迭代最远点降采样

2.4.1 体素化降采样策略

2.4.2 迭代最远点降采样策略

2.4.3基于体素化的最远点降采样

2.5人工标注工具-- Semantic Segmentation Editor (SSE)

2.6 植物点云数据集  

一种专门针对植物点云的深度学习分割网络--PSegNet

3.2 PSegNet网络架构

3.3双近邻特征提取模块

3.4双粒度特征混合模块

3.5 注意力模块与输出处理

3.6 损失函数

本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于深度学习的三维植物点云分割网络(续)

 

知识储备

三维点云分割

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点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的三维植物点云分割网络(续)
getusushu的博客
09-29 320
另外，对比三种作物的茎干定量指标后可以发现单子叶的高粱是最差的，主要原因是高粱的茎干和叶片都是 细长型的，叶片端部与主茎形状非常相似，对网络的分割带来了较大挑战，容 易导致将茎干错分割成叶片。Prec反映了该类分类正确的点数占网络预测出该类的全部点数的比例，Rec反映了 该语义类分类正确的点数占真实值标签中该类总点数的比例，IoU反映每个语 义类的预测区域与其真实区域的重合程度，F1是一个综合性指标，是Prec和 Rec的调和平均数。在三 种作物中，高粱作物的整体实例分割指标结果是最差的。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于三维点云花朵特征提取与分割重建
getusushu的博客
01-31 690
随着时代的发展，科学技术的不断延伸，2D信息的处理已经日渐成熟，且人们不满足于现实生活的信息交流，同时对3D虚拟现实技术进行了深入研究。随着三维扫描技术与3D虚拟现实技术、图形图像技术等高速发展，使得在植物形态学以及农业研究领域中，三维数字建模技术已成为其中不可或缺的技术之一[1]，并且从植物结构的重建到虚拟形态的模拟的相关虚拟植物研究体系也日趋完善[2]。三维点云通俗来讲是一种在三维直角坐标系下的点的数据集，该数据集能够表征物体的属性、信息等。
常见点云数据之-----植物点云数据.rar
04-07
植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云,植物点云。
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一、ModelNet 普林斯顿ModelNet项目的目标是为计算机视觉、计算机图形学、机器人和认知科学领域的研究者们提供一个全面、干净的三维CAD模型集合, 该数据的主页地址https://modelnet.cs.princeton.edu, 数据最早发布在论文3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes [CVPR 2015]上。 相关工作人员从数据中选择了常见的40类和10类构成数组子集, 分别表示为ModelNet40和ModelN
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常见点云数据之-----植物点云数据 【下载地址】常见点云数据之-----植物点云数据 本仓库提供了宝贵的植物点云数据集供研究和学习使用。植物点云数据在农业监测、植被分析、森林管理以及城市绿化评估等领域具有重要应用价值。这些数据通过高精度扫描技术获取，能够详细记录植物的三维结构、密度分布等关键信息 ...
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【植物检测】基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）
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精准农业中使用的机器人系统的关键要求之一是能够检测单个植物的确切位置。我们提出了一种基于从种植园获得的3D点云的新方法，该方法确定确切的植物位置，可用于基于地标的SLAM（同时定位） 和映射）在移动机器人上或用于引导工厂处理系统。我们方法背后的关键思想是利用同一物种的单个植物之间的几何相似性以及它们播种的规则模式。因此，我们的方法对于作物以规则模式排列的单一栽培种植园最有用。在我们的实验研究中，我们表明所提出的方法优于对不同生长阶段记录的真实世界数据进行的传统平均偏移分析。行百里者，半于九十。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于三维点云的水果识别与产量估计
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11-02 613
我国是农业大国，随着人们生活水平的提高，对水果的需求量也越来越大，果实的种植和收获需要大量的时间和人力成本。同时大量重复性劳动对人体伤害较大，容易造成人体背部紧张等健康问题[1]。水果计数是收获过程中一个非常重要的环节，准确的水果计数可以帮助种植者更好地了解种植成果并对劳动力分配、果实存储、包装和运输做出更具成本效益的决策[2]。随着计算机技术和机器人研究的发展，机器视觉在农业方面的应用逐渐展开，包括针对育种方面的植物表型研究、针对收获工作的水果识别和果蔬。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的三维点云分类分割
getusushu的博客
03-06 294
定义 PointNet 网络layers = [reluLayer,reluLayer,reluLayer,% 创建网络```**说明**:- 网络结构包括多个全连接层、ReLU 激活函数、Batch Normalization 和 Max Pooling。- 使用 Adam 优化器，学习率为 0.001，批量大小为 32。---#### 3.3 训练与评估```matlab% 训练网络% 评估模型。
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### 使用Canny算法实现点云分割 对于点云数据而言，直接应用传统的基于二维图像的Canny边缘检测并不合适。但是可以借鉴其思想，在三维空间中寻找类似的解决方案。通常情况下，会先将点云转换成适合处理的形式再利用类似于Canny的思想来进行操作。 #### 将点云转化为灰度图或深度图 为了能够在点云上使用类似Canny的操作，一种常见的方式是把点云投影到二维平面上形成灰度图或者深度图。这一步骤可以通过计算每个像素对应的最大高度、平均距离等方式完成[^3]。 ```matlab % MATLAB伪代码示例：从点云创建深度图 function depthImage = createDepthImage(pointCloud, resolution) % pointCloud是一个Nx3矩阵，表示N个点(x,y,z)坐标 minX = min(pointCloud(:,1)); maxX = max(pointCloud(:,1)); minY = min(pointCloud(:,2)); maxY = max(pointCloud(:,2)); width = ceil((maxX - minX)/resolution); height = ceil((maxY - minY)/resolution); depthImage = zeros(height,width); for i=1:size(pointCloud,1) rowIdx = floor((pointCloud(i,2)-minY)/resolution)+1; colIdx = floor((pointCloud(i,1)-minX)/resolution)+1; if (rowIdx >= 1 && rowIdx <= height) && ... (colIdx >= 1 && colIdx <= width) currentZValue = pointCloud(i,3); if isnan(depthImage(rowIdx,colIdx)) ||... currentZValue < depthImage(rowIdx,colIdx) depthImage(rowIdx,colIdx)=currentZValue; %#ok<STET> end end end end ``` #### 应用改进版Canny算子于转化后的图像 一旦获得了上述形式的地图，则可采用标准流程对其进行高斯滤波降噪并求取梯度幅值与方向；接着设定高低阈值筛选候选边沿像素，并通过抑制非极大值得到最后的结果[^1]。 需要注意的是，由于实际场景复杂多变，可能还需要针对具体情况进行额外调整优化，比如自适应选取参数等措施来提高鲁棒性和准确性[^4]。 #### 后处理阶段——聚类分析得到最终分割结果 最后，依据所获得的边界信息对原始点集实施分类聚合，从而达到预期目的即实现了所谓的“点云分割”。此过程往往涉及到诸如DBSCAN之类的密度基团簇算法的应用。
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