边缘计算中苹果树枝三维表型特征提取的层次生长方法


发布时间:

2023-06-23

来源:

植物表型资讯

作者:

PhenoTrait

准确掌握果枝的长度、数量和分布,对果园灌溉管理、病害防治、提高果实产量和品质具有重要意义。最近,边缘计算被提出用于数字果园管理,因为它可以提高计算密集型应用的计算能力。然而,由于果树形态结构的多样性和种植环境的复杂性,传统的通过云服务器集中计算获取果树表型的方法在效率和准确性方面面临许多挑战。本文提出了一种适合边缘部署的分层生长方法(hierarchical growing method,HG)来实现器官尺度上果树点云的语义分割和实例分割。在此基础上,基于点云分割结果提取器官尺度上的果树表型性状。大量实验表明,该方法通过对点云数据的联合分析和处理,可以有效地进行树枝的实例分割和表型特征提取。主要枝干分割的MAE、RMSE和IOU分别为0.025 m、0.113和0.720。

 

图1 分层生长方法

 

图片图2 两种生长矢量计算方法的比较

图片图3 改进后的生长矢量

图片图4 生长矢量夹角

 

图片图5  计算起始点集

 

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图6 提取表型信息

 

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图7 手工标注的语义分割和实例分割结果

 

图片图8 不同w的对比图表

 

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图9 语义分割混淆矩阵

 

图10 语义分割结果的可视化对比图

 

图11 实例分割的示例结果

 

图12 果树枝数信息的提取结果

 

图13 单树分支长度信息的提取结果

 

图14 所有树的分支长度信息提取结果

 

 

来 源

 

Zhang, Y., Wu, J., Yang, H. et al. A hierarchical growth method for extracting 3D phenotypic trait of apple tree branch in edge computing. Wireless Netw (2023). https://doi.org/10.1007/s11276-023-03385-7

 

编辑

王春颖
 

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