语义原型驱动图注意力网络的作物三维点云枝叶分离方法

本发明为语义原型驱动图注意力网络的作物三维点云枝叶分离方法，涉及植物高通量表型分析和三维计算机视觉技术领域，采用随机下采样与注意力池化机制提取局部几何特征，通过随机生成池化索引降低点云规模，并利用几何拓扑编码对邻域特征进行加权聚合，基于K‑近邻算法构建动态拓扑结构，通过图注意力网络多层次地聚合节点特征，建立几何差异感知与特征关联的双重约束，实现局部与全局上下文信息的深度整合，利用基于注意力加权的K‑近邻插值对低分辨率特征逐步上采样重建高分辨率特征，并通过跳跃连接与编码阶段对应的高分辨率特征进行加权融合，通过类间可分性判别优化函数改善类别特征空间的分布结构，保证特征分布的稳定性。