番茄植株稠密型点云数据的语义分割方法、装置、设备及介质

本申请涉及番茄植株稠密型点云数据的语义分割方法、装置、设备及介质，方法包括：引入循环神经网络构建各作业区块间的信息交互机制，并采用长短期记忆模型根据子集特征向量筛选和保留上下文依赖信息，以确定其空间结构关系；以作业区块序列为训练样本，对语义分割网络模型进行训练，并通过优化网络模型超参数，获得语义分割网络模型的最优模型架构；采用已训练至收敛状态的语义分割网络模型对待检测番茄植株点云数据进行语义分割，以确定待检测番茄植株的器官类别及对应的位置。本申请能够有效提升三维分割模型对密集型点云数据的处理性能，缓解传统网络模型由于过度将采样而造成的信息损失，为分割后点云的后处理奠定基础。