摘要
本发明公开了一种基于三维点云的植物耐盐性等级评估方法,包括如下步骤:获取待测植物的三维点云数据;对待测植物的三维点云数据进行处理,去除数据中的噪声和异常点;将三维点云数据输入到学习模型中,得到待测植物的每个叶片的三维点云数据;获取每个叶片三维点云数据的耐盐系数,得到该植株的耐盐系数;耐盐性评估与等级划分;分别测量每一植株的鲜重并利用光合表型成像系统测量其光合表型参数;验证与优化。本发明采用上述的一种基于三维点云的植物耐盐性等级评估方法,克服现有植物耐盐性评估方法的局限,利用数据降维技术提取耐盐性关键特征建立耐盐性评价隶属函数,实现植物耐盐性定量以及等级自动划分,为耐盐品种的筛选提供科学依据。
技术关键词
三维点云数据
等级评估方法
实例分割
叶片
卷积神经网络分类
深度学习模型
特征提取模块
数据降维技术
多元逐步回归
主成分分析方法
筛选方法
异常点
特征提取网络
参数
噪声
数据验证
注意力机制
贡献率
指标
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风机变桨控制方法
参数
建立空间坐标系
注意力机制
功率
语义特征
构建系统
像素
深度图数据
三维点云数据
车道线检测方法
单目摄像头
坐标系
双目立体视觉系统
资源受限平台
建筑三维模型
智能分析方法
三维点云数据
智能分析系统
裂缝数量
车厢温度控制方法
农产品冷链
分区
动态预测模型
三维点云数据