一种基于三维点云的果实自动计数方法

本发明公开了一种基于三维点云的果实自动计数方法，涉及水果果实估产技术领域。该方法首先利用LIDAR相机捕获果园场景的点云序列数据及其对应的相机运动轨迹信息，并对三维场景进行俯瞰得到水果占用地图FOM；然后构建基于点云序列数据的高效物体检测模块，使用时空注意力引导的快速目标建议与状态初估计网络，基于早期集成阶段的FOM引导RPN以及中间集成阶段Fusion R‑CNN融合框架进行果实检测；最后基于AB3DMOT算法，构建基于点云序列数据的果实跟踪模块，进行时空记忆导向的运动预测和水果占用地图更新。本发明通过将物体状态随时间变化的累积记忆信息回灌至检测模块，显著提升了目标检测器检测3D目标时的精度和跟踪效率，实现了三维空间中物体持续定位、跟踪和识别。