申请/专利权人：华南农业大学;岭南现代农业科学与技术广东省实验室茂名分中心

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746421A

主分类号：G06V20/68

分类号：G06V20/68;G06V20/64;G06V10/46;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/56;G06V10/82;G06V10/30;G06V10/36;G06T7/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于神经辐射场的荔枝三维表型测量方法，包括以下步骤：S1，利用手机拍摄荔枝果实的图像或视频，制作二维图像集，并对图像进行标注；S2，利用COLMAP技术对标注后的图像关键点进行采集，找到多个图像之间的对应点，并利用这些点估计相机的位置和方向；S3，利用基于射线行进技术和张量辐射场改进的NeRF网络，对标注后的图像集进行训练，获得三维隐式表示模型；S4，利用体积密度、颜色、光线以及三维隐式场景，生成三维显示表达方式网格模型，通过对异常点判断筛选获得荔枝果实的点云数据；S5，根据点云数据对荔枝的表型参数进行测量。本发明使用手机拍摄，且在NeRF中引入射线行进技术和张量辐射场，解决了现有技术中存在的果实遮挡、设备成本过高等问题。

主权项：1.一种基于神经辐射场的荔枝三维表型测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，图像采集：利用摄像装置采集荔枝果实的图像或视频数据，根据所述图像或视频数据制作荔枝果实的二维图像集，并对二维图像进行标注；S2，图像匹配：利用COLMAP技术对标注后的二维图像的关键点进行采集，找到多个二维图像之间的对应点，并根据所述对应点估计所述摄像装置的位置和方向；S3，模型训练：基于射线行进技术和张量辐射场改进的NeRF网络，将标注后的二维图像集以及二维图像对应的位置和方向输入改进的NeRF网络中进行训练，获得三维隐式表示模型；S4，获取点云数据：基于所述三维隐式表示模型，利用体积密度、颜色、光线以及三维隐式场景，生成三维显示表达方式网格模型，通过对异常点判断筛选获得荔枝果实的点云数据；S5，果实表型测量：根据所述点云数据对荔枝的表型参数进行测量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南农业大学;岭南现代农业科学与技术广东省实验室茂名分中心 一种基于神经辐射场的荔枝三维表型测量方法

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