摘要
本发明涉及果树种植技术领域,具体公开了一种多模态果树表面积与体积预测方法及系统,其中方法包括如下内容:S1、提取每个果树点云数据的冠层南北宽度、冠层东西宽度和株高作为文本特征值;S2、对每棵果树的点云数据选取正面和侧面两个角度进行轮廓提取得到轮廓图,作为图像特征值;S3、体积值获取;S4、表面积值获取;S5、搭建多模态神经网络模型架构;根据文本特征值、图像特征值、体积值和表面积值建立数据集,进行训练;S6、获取用户输入的果树冠层南北宽度、冠层东西宽度和整株高度;或者输入的果树正面、侧面的照片作为补充输入,预测出果树的体积值与表面积值。采用本发明的技术方案能够简化测量过程,提高预测准确率。
技术关键词
文本特征值
体积预测方法
图像特征值
神经网络模型
多模态
果树冠层
数据
计算机视觉库
轮廓提取
点云
柑橘树
果树种植技术
掩模轮廓
动态切片
实例分割
重建算法
正面
预测系统
系统为您推荐了相关专利信息
分类网络
神经网络模型
训练样本集
隐写图像
图像隐写分析方法
卫星图像压缩方法
神经网络模型
分块方法
调频
分块压缩感知
血糖预测模型
妊娠期糖尿病
调控装置
孕妇
数据获取模块
神经网络模型
人工智能芯片
元素
推理方法
输出特征