一种协同深度学习与三维重建技术的果树表型获取方法

本发明公开了一种协同深度学习与三维重建技术的果树表型获取方法，包括以下步骤：获取目标果树林的多模态数据；采用FAST‑LIVO2算法融合所述多模态数据生成全局点云，结合动态点云滤波消除枝叶动态干扰，并采用回环检测修正累积误差，进行所述目标果树林的三维重建；基于深度学习模型对重建的三维场景进行点云处理与单木分割，得到每个果树的树干和树叶点云数据；基于所述树干和树叶点云数据分别计算所述目标果树林中每个果树的位置和表型参数；所述表型参数包括树干粗、树高和冠幅。本发明通过多模态数据融合、深度学习优化及数据分割，实现果树林场景下果树表型参数的高精度、自动化获取。