基于深度学习的休眠期苹果树点云语义分割

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摘要：針对苹果树结构复杂、树干之间相互遮挡、导致国内外大规模机械设备自动剪枝误剪率高等问题，提出1种基于深度学习的休眠期苹果树点云的语义分割。以陕西省礼泉苹果种植基地的休眠期苹果树为研究对象，为了解决双视角点云配准之间非重叠点对距离过大导致配准误差大的问题，用 Kinect V2 传感器获取休眠期苹果树点云，对每株果树采用改进迭代最近点算法（Iterative closest point， ICP）进行多视角三维重建，对于大规模的果树点云，构建基于超点图的果树分割网络（Super point graphs network， SPGNet），对果树点云进行语义分割，保留果树点云的复杂几何信息。（剩余10089字）

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