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使用可扩展方法对作物田的点云进行预聚类

使用可扩展方法对作物田的点云进行预聚类

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-08-18 06:10
  • 访问量:

【概要描述】在本文中,我们注意到这个问题的当前状态与一种常用的基于密度的聚类算法Quickshift之间的相似性,并利用这种相似性,提出了一些新颖的具体应用算法,旨在产生一个通用和可扩展的植物分割算法。

使用可扩展方法对作物田的点云进行预聚类

【概要描述】在本文中,我们注意到这个问题的当前状态与一种常用的基于密度的聚类算法Quickshift之间的相似性,并利用这种相似性,提出了一些新颖的具体应用算法,旨在产生一个通用和可扩展的植物分割算法。

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
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为了大规模应用自动植物表型和机器学习方面近期取得的成功,设计高效和通用的算法势在必行,以此将农田智能分割成小而可操作的部分,然后由更复杂的算法进行处理。在本文中,我们注意到这个问题的当前状态与一种常用的基于密度的聚类算法Quickshift之间的相似性,并利用这种相似性,提出了一些新颖的具体应用算法,旨在产生一个通用和可扩展的植物分割算法。

 

在玉米地的点云上运行时地面密度 Quickshift++ 的结果

 

投影到地平面的植物点云上的密度函数的可视化

 

结果发现,本文提出的新算法在保持相同算法时间复杂度的同时,对输入参数的敏感性较低,在定量上优于现有算法。应用该算法于实地表型系统时,可以大大提高结果的准确性,同时确保性能和可伸缩性不受影响。

 

部分 St. Paul V3 数据的定性结果

 

来源:

Henry J. Nelson and Nikolaos Papanikolopoulos. Pre-Clustering Point Clouds of Crop Fields Using Scalable Methods.

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