一种基于深度视觉的树木胸径自动测量方法

本发明公开了一种基于深度视觉的树木胸径自动测量方法，涉及森林资源监测技术领域，其技术方案要点是：利用深度成像设备同步采集RGB‑D数据流；对深度图进行中值滤波降噪处理，并对RGB图像进行边界框标注及数据扩增；采用包含动态通道注意力模块的轻量化卷积神经网络，对RGB图像进行特征提取与树干区域检测；基于相机位姿参数动态定位胸高截面，利用深度连续性约束提取树干边界点集；将边界点集映射至三维空间计算树木胸径值。本发明实现了树木胸径的自动化测量，将单株树木测量时间由传统人工的2‑3分钟缩短至10‑15秒，相比激光雷达测量设备，成本更低、体积更小、环境适应性更强，为大规模森林资源调查提供了高效、经济的解决方案。