植物的三维分析在模拟器官的相对结构和其他感兴趣的性状方面变得越发有效。本文介绍了一种基于模式的深度神经网络：Pattern-Net，用于小麦点云的分割。该研究首次将小麦点云分割成特定器官，并在三维空间中直接分析其性状。

小麦点云分割的模式网络结构

采集的多视图图像、重建点云和带注释的点云的样本

由于点云没有规则的网格，因此其分割具有挑战性。Pattern-Net在邻域之间建立一个动态链接，使用K近邻算法从一个三维点集跨多个抽象层次寻找稳定的模式。为此，将不同的层相互连接，从简单模式创建复杂模式，加强动态链接传播，缓解消失梯度问题，鼓励链接重用，大幅减少参数数量。本文提出的深度网络能够分析和分解非结构化的复杂点云，并将其分解为有意义的语义部分。最后，在小麦数据集上验证了该方法在三维空间分割小麦的有效性。

用模式网(垂直轴)预测不同穗数的小麦样品与地实值(水平轴)的比较。

浇灌良好条件下生长的10个个体(红色)和干旱条件下生长的10个个体(蓝色)的穗长。

来源：

Ghahremani M, Williams K, Corke F, et al. Deep Segmentation of Point Clouds of Wheat.

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