摘要
本发明提供一种农作物高保真三维重建方法及系统,属于三维重建技术领域,所述方法包括以下步骤:通过多传感器融合采集目标农作物的多模态数据,包括可见光图像、深度信息及多光谱数据;对采集的数据进行时空对齐与预处理,消除环境噪声及运动模糊;基于深度学习网络构建初始三维点云模型,并通过自适应优化算法增强模型细节保真度;结合农作物的生长特性动态修正三维模型,生成高精度、高保真的三维重建结果。本发明通过多传感器融合、深度学习建模及动态优化修正,解决了现有技术中模型保真度低、动态适应性差的问题,可精准还原农作物几何与生理特征,为智慧农业提供高精度数据支撑。
技术关键词
三维重建方法
深度学习网络
多传感器融合
消除环境噪声
三维重建系统
三维点云模型
光谱成像仪
农作物生长周期
模型表面纹理
可见光图像
环境传感器数据
地面移动平台
光照补偿算法
三维模型
深度学习建模
多模态数据采集
高保真模型
三维重建技术
激光雷达
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卫星云图
系统识别方法
深度学习网络模型
天气
特征金字塔网络
钢带电梯
卷积神经网络模块
应变片传感器
时间序列特征
选通模块
自主飞行装置
飞行方法
电池状态数据
多传感器融合
无人机飞行状态
三维环境建模
多传感器融合
水下机器人
点云地图
声呐