基于计算机视觉的水稻三维重建方法
计算机视觉技术在农业领域中的应用案例
计算机视觉技术在农业领域中的应用案例近年来，随着科技的发展和智能化的推进，计算机视觉技术在农业领域中的应用逐渐成为了热门话题。
计算机视觉技术通过模拟人类的视觉系统，借助计算机进行图像或视频的理解、分析和处理。
它在农业领域中的应用不仅提高了生产效率，还优化了农业资源的利用，促进了农业的可持续发展。
下面将介绍几个计算机视觉技术在农业领域中的成功应用案例。
第一个应用案例是农作物病害检测。
农作物病害对农业生产造成了严重的损失，传统的检测方法存在主观性和不准确性的问题。
而计算机视觉技术通过对图像进行分析，可以实现对农作物病害进行自动化检测和识别。
例如，在水稻种植中，通过拍摄水稻叶片的图像，计算机视觉技术可以分析叶片颜色、纹理、形状等特征，识别并区分出不同的病害。
这种技术可以帮助农民及时发现并采取相应的措施，避免病害的扩散。
第二个应用案例是农产品质量检测。
农产品的质量是农民和消费者非常关注的问题，传统的质量检测方法耗时耗力，并且存在人为误判的可能。
而计算机视觉技术可以通过对农产品的图像进行分析，实现对外观、大小、颜色等指标的自动化检测和评估。
例如，在水果种植中，计算机视觉技术可以分析水果的外观特征，判断是否有瑕疵或受到损伤，从而在采摘和分级过程中实现自动化的质量控制。
第三个应用案例是农田管理和农机操作。
传统的农田管理和农机操作需要农民凭借经验和观察进行，效率低下。
而计算机视觉技术可以通过对农田图像进行分析，实现对农田土壤湿度、植物生长情况等信息的获取和分析。
基于这些信息，计算机视觉技术可以进行定量化的农田管理和农机操作建议。
例如，在喷洒农药方面，计算机视觉技术可以根据虫害分布的图像数据，生成农药的喷洒路径，提高农药的利用率和作物的保护效果。
第四个应用案例是农业智能化。
计算机视觉技术的智能化应用已经开始在农业领域中得到推广。
例如，智能农场系统使用计算机视觉技术监控农场的生长环境，并实时反馈给农民，帮助他们做出更科学的种植决策。
使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧
使用计算机视觉技术进行三维重建的步骤和技巧近年来，计算机视觉技术的发展使得三维重建变得更加便捷和精确。
通过使用计算机软件和图像处理算法，我们可以将二维图像转化为逼真的三维模型。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行三维重建的一般步骤和一些技巧。
第一步：数据采集三维重建的第一步是收集所需的数据。
通常，我们可以使用各种不同的方法来获取数据，包括摄影、激光扫描、结构光等。
其中最常见的方法是使用照相机拍摄一系列图像，并确保在拍摄过程中覆盖被重建对象的各个角度。
此外，还可以使用专业的三维扫描仪来获取更准确的数据。
在数据采集的过程中，确保图像的清晰度和质量是非常重要的，这将直接影响到后续重建的精确度。
第二步：图像处理在数据采集完成后，下一步是对采集到的图像进行处理。
这一步骤主要包括图像去噪、图像配准、图像校正等。
去噪是指消除图像中的噪声，以提高图像质量。
图像配准是指将不同角度拍摄的图像进行对齐，以确保后续处理的准确性。
而图像校正则是针对拍摄过程中可能出现的畸变进行修正，以保证图像的几何属性。
第三步：特征提取在图像处理完成后，接下来需要进行特征提取。
特征提取是将图像中的关键点或特征进行检测和提取的过程。
常用的特征包括角点、边缘、纹理等。
通过提取这些特征，可以帮助计算机对图像进行更准确的分析和处理。
特征提取的目的是为后续的三维重建提供更具信息量的数据。
第四步：三维重建在完成特征提取后，接下来就是执行三维重建算法。
三维重建算法有多种，包括从图像对中恢复相机姿态、三角测量、体素表示等。
从图像对中恢复相机姿态是指分析两个或多个图像之间的关系，恢复相机的位置和姿态信息。
三角测量是通过计算多个相机拍摄的图像中特征点的三角化位置，来恢复三维点的坐标。
体素表示则是将三维空间划分为小的立方体，通过求解每个立方体的属性，来重建整个三维模型。
第五步：模型优化和重建结果调整在三维重建完成后，可能需要对生成的模型进行优化和调整。
这包括去除不准确的部分、填充缺失的区域、平滑表面等。
基于多视角图像的作物果实三维表型重建
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杨会君，等:基于多视角图像的作物果实三维表型重建
计算机三维重建技术在农业上的应用是目前国内外的一个热点研究课题.通过建立三维果实模型为 进行农作物果实生长规律分析和测量提供了必要手段 .
三维数字化技术的出现极大地促进了作物果实三维表型的精确建模研究.但传统三维数字化技术在 获取数据的过程中会接触并扰动作物，且获取时间较长,使非接触式的作物三维重建技术的大力开发与广 泛应用成为果实表型精准数字化领域亟待解决的问题 .
Abstract: Obtaining point cloud based on laser scanning equipment has many problems such as complicated operation, high cost,and difficulty in popularization. Therefore,this paper studies the three-dimensional phenotypic reconstruction of crop fruit in complex background based on common images. We have built a 3D reconstruction architecture integrating the advantages of SFM algorithm,PMVS algorithm and semi-automatic denoising method. Taking a set of multi-view two dimensional images of target crop fruits as input sources,we first extracted the feature information of multiple two-dimen sional images based on scale of the SIFT operator and rotation invariance parameters. After that,we combined the FLANN algorithm to achieve data matching from different angles. Furthermore, we proposed a fast method of generating sparse point clouds based on the information of key points of 2D pictures and camera parameters. Then,the dense patches are obtained by seed patch extraction and diffusion based on the initial feature matching of PMVS algorithm. We further used visibility constraints to filter out the wrong patches caused by incorrect matching,and realized the generation of complex point cloud model. Finally,we proposed a semi-automatic method to remove outliers from fruit phenotypic point cloud by combining interactive selection and filter, which solved the problem of accurate reconstruction of crop fruit model. The results show that this method in this paper can effectively solve the problem of low-cost, accurate, convenient and fast acquisition of fruit phenotype data in complex experimental environment. Key words: three-dimensional fruit phenotype, sparse point cloud algorithm, dense point cloud algorithm, denoising
基于视觉三维重建的作物表型分析
随着全世界人口的不断增加尧 全球气候急剧变 化尧 耕地面积逐渐减少袁 如何能够有效增加粮食产 量尧保障粮食安全袁成为育种学家需要攻克的一个难 题遥在过去的几十年里袁表型组学作为基因组学的补 充咱员袁圆暂袁为作物育种及解析基因组作出了贡献袁植物 表型间接决定了植物的生长尧活力尧抗倒伏能力等袁 不同植物表型间存在一定的线性或非线性功能关 系遥 这表明当一个表型参数不容易检测或识别时袁 可以选择另一个与其密切相关的表型参数进行测 量袁所测得的表型参数为施肥尧喷药等农业机械操作 的决策和指导提供了一定的理论依据遥同时袁这些参
第 58 卷第 16 期 圆园1第9 年16 8期月
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基于视觉三维重建的作物表型分析
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物的三维模型并进行测量袁 不仅仅是非破坏性可持 久的袁 而且测量的精度在一定程度可以得到保障遥 杂葬灶贼燥泽 等咱猿暂研究表明图像序列可以重建植物的分支 和其他精细结构袁夏春华等咱源暂提出一种基于 栽韵云 深 度传感的植物三维点云数据获取与去噪方法袁 劳彩 莲等咱缘暂提出一种基于消费级深度相机的玉米植株三 维重建方法遥 本研究采用基于图片序列的三维重建 方法袁对作物进行三维重建袁得到三维模型后对其进 行测量与分析遥
收稿日期院圆园员怨原园远原园猿 基金项目院山西农业大学花卉识别应用创新平台项目渊运源愿员愿员员园愿愿冤 作者简介院史维杰渊员怨怨源原冤袁男袁山西朔州人袁在读硕士研究生袁研究方向为计算机视觉袁渊电话冤员愿缘猿远远远猿源猿远渊电子信箱冤皂员愿缘猿远远远猿源猿远岳员远猿援糟燥皂曰
农林作物三维重建方法研究进展
农林作物三维重建方法研究进展随着科技的不断进步，农林作物三维重建方法已成为研究农作物生长过程、优化农业生产的重要手段。
本文将概述农林作物三维重建方法的现状、研究方法及实验结果，并探讨未来的研究方向和发展趋势。
三维重建技术是指通过计算机技术和图像处理方法，将物体或场景转化为三维模型的过程。
近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，三维重建技术已广泛应用于各个领域，包括农业、林业、医学、建筑等。
在农林作物领域，三维重建技术可以用于研究作物生长过程、监测作物病虫害、优化农业生产等方面，具有广阔的应用前景。
目前，农林作物三维重建方法主要包括以下几种：结构光三维重建法：通过结构光扫描获取物体的三维信息，然后利用三角测量原理重建出物体的三维模型。
该方法精度较高，但需要精密的设备支持，且操作较为复杂。
立体视觉三维重建法：通过多个视角的图像获取物体的三维信息，然后利用立体视觉原理重建出物体的三维模型。
该方法适用于远距离和动态目标的重建，但精度较低。
深度学习三维重建法：通过深度学习算法对图像进行特征提取和分类，然后利用分类结果生成物体的三维模型。
该方法适用于复杂结构和动态变化的物体，但需要大量的训练数据。
在农林作物领域，目前应用最为广泛的是深度学习三维重建法。
该方法可以通过对作物图像的学习，自动识别作物的不同部位，如叶片、茎秆、果实等，并生成作物的三维模型。
同时，深度学习算法还可以根据作物的形状、尺寸等特征进行分类和识别，从而为农业生产提供更为精确的数据支持。
在农林作物三维重建方法的研究中，我们采用了深度学习三维重建法进行研究。
具体流程如下：数据采集：收集不同种类农林作物的图像数据，包括正常生长状态和受灾状态下的图像。
数据预处理：对采集的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、分割等操作，以提高图像质量和识别效果。
模型训练：利用深度学习算法对预处理后的图像进行训练，学习作物的特征和形态。
三维模型构建：在训练好的模型基础上，对新的图像进行分类和识别，并根据分类结果生成作物的三维模型。
基于深度相机的叶菜类作物三维重建与生长测量方法研究
基于深度相机的叶菜类作物三维重建与生长测量方法研究基于三维机器视觉的作物无损测量对作物生长与健康研究有重要价值,具有准确、客观、自动化、可体现作物空间形态等优点。
本文以第二代Kinect深度相机为主要设备,以叶菜类作物为对象,开展了作物三维重建与生长测量方法研究,主要内容和结论如下:(1)结合对Kinect的性能分析,本文构建了面向作物生长无损测量的三维重建平台与方法。
其利用Kinect对置于间歇性转动的转台上的盆栽作物进行测量,通过重复采样、点云预处理、转台识别与背景分割、标记点识别、点云配准、离群点移除等步骤实现了作物多视角三维点云的自动采集,具有较好的精度、鲁棒性、易用性和较低的成本。
(2)为降低作物点云噪声并解决叶片点云分层问题,本文提出了一种多视角点云降噪方法。
该方法基于迭代过程通过消除点云间的干涉完成降噪,可在降噪同时保留点云局部特征,并有效修复分层的叶片点云,具有较好的鲁棒性且能保留点云拓扑关系,但较为耗时。
对模拟和实际采集的数据进行的定性和定量实验表明,本文方法比TSDF(截断符号距离函数)和MLS(移动最小二乘法)在总体上更具优势,而其结果中存在的少量噪声可进一步通过MLS去除。
(3)本文通过作物点云的分割、降噪、三角化、四面体化以及花盆特征识别等步骤实现了相对株高、(两种)绝对株高、总叶面积、投影叶面积、体积的自动测量,并获得了良好的作物三维点云与网格模型。
对奶油生菜的批量实验表明:本文方法所得株高和投影叶面积与参考值呈线性相关,总叶面积和体积与参考值呈幂函数相关,且各组数据拟合效果均较好;而总叶面积和体积则与生物量呈幂函数相关。
(4)本文使用DM(DataMatrix)码对作物进行标记,通过DM码图像形变恢复,读取作物信息并实现同株作物不同次测量所得点云的对齐。
所编写的“作物三维重建与生长信息管理系统”软件对本文各方法进行了集成,具有作物数据的采集、处理与管理,以及生长动态可视化、自定义参数等功能。
计算机视觉技术中的三维重建方法与工具推荐
计算机视觉技术中的三维重建方法与工具推荐计算机视觉技术已经逐渐成为科学研究和工业应用中的重要工具。
在计算机视觉领域中，三维重建是一个重要的任务，它可以从一系列的二维图像或视频中恢复出场景的三维形状和纹理信息，为许多领域提供了强大的分析和设计能力。
本文将介绍几种常见的三维重建方法，并推荐一些常用的工具。
一、三维重建方法1. 隐式体素方法隐式体素方法是一种利用体素（体积像素）来表示和重建三维几何结构的方法。
该方法通常使用点云数据或体积数据作为输入，将对象建模为精细的体素网格，并从中提取几何信息。
常用的隐式体素方法有薄片轮廓隐式体素（TSDF）、体素边界网格（Voxel Boundary Grid）等。
这些方法虽然能够实现较高精度的三维重建，但由于体素表示的计算量较大，对计算资源的要求较高。
2. 稠密点云重建方法稠密点云重建方法使用从图像中提取的稀疏点云作为输入，通过使用匹配、滤波和插值等技术，将稀疏点云扩展为稠密点云。
该方法中常用的算法有基于多视图几何的方法和基于结构光的方法。
基于多视图几何的方法利用多个视角的图像进行几何重建，常用的算法包括光束法、三角测量法和基于匹配的方法。
而基于结构光的方法则是通过投射结构光或使用红外深度传感器捕捉场景中光的反射来获取场景的三维信息，常用的工具有Microsoft Kinect、Intel RealSense等。
3. 深度学习方法深度学习方法在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。
在三维重建领域，深度学习方法可以通过训练神经网络来提取图像中的特征，并推断出场景的三维信息。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
CNN 可以通过图像识别和分割来获取场景的二维特征，然后通过几何推理方法将其转化为三维信息。
GAN可以通过自适应学习生成具有真实感的三维模型。
这些方法在三维重建中取得了较好的效果，但对于数据量的要求较高，需要较大规模的训练数据集。
计算机视觉技术在农业领域的应用教程
计算机视觉技术在农业领域的应用教程计算机视觉技术作为一种模拟人类视觉的技术，已经在各个领域呈现出巨大的应用潜力。
在农业领域，计算机视觉技术的应用也越来越广泛，它可以帮助农民提高生产效率、优化农业管理、增强农作物品质等。
本文将详细介绍计算机视觉技术在农业领域的具体应用，并提供相关的教程和案例分析。
首先，计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用是图像识别。
通过训练计算机视觉模型，可以实现对不同农作物或病虫害的图像进行自动识别和分类。
这对于农民来说非常重要，因为他们可以通过监测和检测病虫害，及时采取相应的防治措施，以保证作物的健康生长。
为了实现图像识别，我们可以按照以下步骤进行操作：1. 数据采集和准备：收集不同农作物或病虫害的图像数据，并对数据进行预处理，例如调整大小、裁剪等。
2. 构建模型：使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，构建卷积神经网络模型。
选择合适的架构和参数，并将数据集分为训练集和测试集。
3. 模型训练：通过将图像数据输入到模型中，并使用反向传播算法更新模型的权重和偏置，直到达到预先指定的准确度。
4. 模型评估和优化：使用测试集对模型进行评估，根据结果进行模型优化和调整，以提高识别准确度。
5. 模型应用：将训练好的模型部署到实际环境中，对图像进行分类和识别。
另一个计算机视觉技术在农业领域的应用是目标检测和跟踪。
通过使用目标检测算法，可以实现对农作物中的病虫害、杂草或其他有害物质的检测和定位。
这有助于农民快速识别问题，并采取相应的措施解决。
以下是实现目标检测和跟踪的步骤：1. 数据收集和标注：收集包含不同目标（如病虫害、杂草等）的图像数据，并进行标注，以指示目标的位置和类别。
2. 选择合适的目标检测算法：常用的目标检测算法包括基于深度学习的YOLO、Faster R-CNN和SSD等。
根据项目需求和计算资源选择适合的算法。
3. 模型训练：使用标注的图像数据作为输入，使用深度学习框架训练目标检测模型。
计算机视觉技术在水稻病害检测中的应用研究
计算机视觉技术在水稻病害检测中的应用研究水稻是世界上最重要的粮食作物之一，但是由于种植、天气和环境等各种因素的影响，水稻病害的发生率非常高。
病虫害的发生不仅对农业生产造成了很大的损失，而且对全球粮食安全也构成了威胁。
因此，研究如何快速、准确地识别和检测水稻病害非常重要。
随着计算机视觉技术的发展，它已经成为现代农业生产中不可缺少的一部分，并得到了广泛应用。
计算机视觉技术是一种基于数字图像信号的技术，它主要涉及到图像处理、模式识别和机器学习等方面。
与传统的水稻病害检测方法相比，计算机视觉技术具有很多优点。
首先，它可以减少人工成本，因为不需要雇佣专业人员进行病虫害检测。
其次，它可以更快地检测出水稻病害，从而及时采取措施进行治疗。
最后，使用计算机视觉技术进行水稻病害检测还可以减少误检率和漏检率，从而提高检测的准确性。
近年来，越来越多的研究者开始采用计算机视觉技术对水稻病害进行检测。
这些研究人员主要使用图像处理技术和机器学习算法来分析水稻叶片的图像，以检测出其中的病虫害。
以下是几个主要的应用方向。
一、基于形态学分析的水稻病害检测形态学分析是一种数字图像处理技术，它可以对图像的形状、大小和结构等特征进行分析和处理。
近年来，一些研究人员使用形态学分析技术进行水稻病害检测。
这些研究人员通常会采集许多不同的图像特征，如颜色、形状、纹理和边缘等，然后使用机器学习算法来对这些特征进行分类，以检测出水稻病害。
这种方法的优点是可以有效地区分水稻叶片的特征，从而准确地识别水稻病害。
二、基于深度学习的水稻病害检测深度学习是一种机器学习的分支，它能够模拟人脑神经网络的结构和功能，从而实现对复杂数据集的识别和分类。
在水稻病害检测领域，深度学习已经被广泛应用。
深度学习通常需要大量的图像数据进行训练和学习，然后使用这些数据对新的图像进行分类和识别。
这种方法的优点是可以处理大量的数据并且能够对图像的特征进行深度学习和分析，从而提高水稻病害检测的准确性。
水稻根系三维建模及可视化方法研究进展
水稻根系三维建模及可视化方法研究进展作者：吴盼盼唐子宗杨乐彭军张欢欢施俊林来源：《福建农业学报》2021年第08期摘要：根系是水稻获取养分的主要器官，水稻根系三维建模及可视化有助于进一步了解其根系的形态、结构和功能。
随着计算机视觉和非侵入性技术的小断发展，根系形态和功能研究已进人数字化和可视化的阶段。
近年来许多研究者分别从制作出土根系于绘图、计算机断层扫描（ CT）等非侵入性技术、数学建模以及仿真模拟等方面推进水稻根系三维建模及可视化的研究。
根系数据的获取是三维建模的有效前提，根据是否破坏根系原有生长环境，根系数据探测被分为破坏性探测和原位探测两类，本文对比分析了两种探测方式的方法和特点。
从人工观察测量、机器视觉、光学仪器或断层扫描的三维数字化等方面对水稻根系的三维建模进行了阐述，总结了水稻根系三维建模及可视化的研究进展，并对当下主流三维重构技术进行分类和对比，总结了不同根系三维重构方法在重建效果、成本、操作水平等方面的优劣势。
此外，南于根系生长在复杂多变的土壤环境中，小同时期根系的生长发育受土壤紧实度，水分、养分分布等因素的影响而存在差异，且受限于土壤的不透明和小稳定性，更多水稻根系的三维建模研究主要停留在根系基本指标与非环境因素（如土层深度、时问）的统计拟合及单环境因子对水稻根系生理生态的影响上，而根系与多环境因子动态交互方面的研究较少。
在高度非结构化的根系数据处理困难的情况下，探究水稻根系与环境的动态转化过程及根系生长与多环境因子的定量关系模型将成为未来根系三维建模研究的重要方向，为构建更具真实意义的可视化模型提供基础。
关键词：水稻根系;探测方法;三维重构;环境一根系模型中图分类号：S 511文献标志码：A文章编号：1008-03 84（2021）08-0972-09Visualization of Rice Root System by 3D Modeling： A ReviewWU Panpan 1， TANG Zizong 1， YANGLe 1.2*， Peng Jun 1. Zhang Huanhuan 1， Shi Junlin l（ I. College of Computer Information and Engineering， Jiangxi Agricultural University Nanchang， Jiangxi 330045， China;2. Key Laboratory of lnformation Technology in Agriculture for Colleges and Universities in Jiangxi Province， Jiangxi AgricultureUniversity， Nanchang， Jiangxi330045. China）Abstract： As an organ that extracts water and nutrients from the soil. the root system is vital for a rice plant. Establishing a 3Dmodel to visualize the system structure can materially help the studies on the morphology and functional traits of the roots.Recent advancements in the computerized and non-invasive technologies make the information digitization for scientificresearch increasingly accessible and significant progresses possible. For instance， utilizing hand drawings and computertomography （CT）， mathematical models were built to vividly simulate the configuration of unearthed root system. Since dataacquisition that proceeds model building is essential for an accurate and reliable representation. this article compares andanalyzes the principles and characteristics of two classes of detection methods for information collection on the rootsystems.These methods can be either destructive or in-situ in applications depending upon whether or not the original growthenvironment was interrupted or destroyed. The 3D modeling and visualization of rice root system is explained in this articlefrom the aspects of manual observation and measurement， machinery vision. 3D digitization by optical instruments. andtomography， etc. The mainstream reconstruction technologies are classified， compared， and analyzed with respect to the prosand cons on the resulting effect as well as the cost and ease of operation. Since environmentalconditions are ever-changing. thedevelopment of a root system is invariably complex and varied. The affecting factors include the firmness. moisture content.and nutrients distribution of the soil a plant grows on. In addition. the non-transparency and instability of soil has so farhindered the related studies and confined to the fundamental and non-enviromuental elements. such as. depth of layer and time，for statistical analysis. Consequently， few reports dealt with the dynamic interactions among the multi-environmental factorsthat effect on the root development are available. Evidently， in the foreseeable future. the newly developed modeling andvisualization technologies would usher in innovative applications and deep understanding in the field of study.Key words： Rice root system： detection method： 3D reconstruction; root system-environment model1绪论水稻是重要的粮食作物之一[1]，根系作为水稻的重要器官可直接影响其水分和养分的吸收能力，并通过与土壤的相互作用影响其生产效率[2-3]。
《2024年基于深度学习的植物三维重建方法研究》范文
《基于深度学习的植物三维重建方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，植物三维重建技术在农业、生态学、植物学等多个领域得到了广泛的应用。
传统的植物三维重建方法通常依赖于复杂的物理模型和手动标记的数据，然而这些方法不仅工作量大，而且往往无法得到高精度的三维模型。
近年来，基于深度学习的植物三维重建方法因其准确度高、效率快的特点而逐渐受到关注。
本文将就基于深度学习的植物三维重建方法进行研究，探讨其技术原理和实际应用。
二、深度学习在植物三维重建中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式的机器学习方法，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
在植物三维重建中，深度学习可以通过学习大量的图像数据，提取出植物的三维结构信息，从而实现高精度的三维重建。
目前，基于深度学习的植物三维重建方法主要包括基于单目视觉的深度学习方法和基于多目视觉的深度学习方法。
其中，单目视觉的深度学习方法通过单张图像来恢复三维信息，具有实时性好的优点；而多目视觉的深度学习方法则通过多张图像之间的视差信息来恢复三维信息，可以获得更准确的三维模型。
三、基于单目视觉的植物三维重建方法研究基于单目视觉的植物三维重建方法主要通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来提取图像中的特征信息，然后通过算法恢复出植物的三维结构。
该方法的关键在于如何设计有效的网络结构和损失函数，以提取出更多的植物结构信息。
针对这一问题，我们提出了一种基于残差网络的植物三维重建方法。
该方法通过引入残差模块来提高网络的表达能力，同时采用一种新的损失函数来优化网络模型，从而提高了三维重建的精度。
通过实验验证，该方法可以在单张图像的基础上实现高精度的植物三维重建。
四、基于多目视觉的植物三维重建方法研究基于多目视觉的植物三维重建方法则通过多张图像之间的视差信息来恢复植物的三维结构。
该方法的关键在于如何准确地计算图像之间的视差信息。
为此，我们提出了一种基于立体匹配算法的植物三维重建方法。
基于点云的农作物三维重建研究现状及展望
文献
传感器
农作物种类
立体 视觉
激光 扫描
飞行 时间
Takahashi et al[31] 2002 双目相机
苹果] 2008
双目相机
玉米叶 √
Wang C Y et al[30] 2010
双目相机
玉米叶 √
Zhao C J et al[19] 2010
双目相机
玉米骨架 √
3.1 点云降噪
由于采集的数据通常伴有噪声，为了获得完整的模型，需要 对点云数据进行预处理。目前，点云的去噪主要有两种方式，一 种是交互式手动消除，另一种是通过算法消除噪声点。当噪声点 相对集中时，一般采用手动去噪的方法，当噪声点分布广泛时， 采用该算法可以更好地去噪效果，节省时间。消除孤立点的方法 主要如下：基于分布的方法，基于深度的方法，基于距离的方法 和基于密度的方法。麦春燕等人使用异常值过滤来重建果树时过 滤噪点[3]。刘刚等人根据草莓散点的密度，通过DBSCAN 算法将它 们分为内点，边界点和背景噪声[4]。赵春江等人通过设定球的半径 和重建玉米植物骨架时的云点云数来消除噪声[5]。何东健等人提出 了一种基于密度分析和深度数据的双边滤波方法，分别处理异常 噪声和内部高频噪声[6]。实验结果表明，该方法可以去除不同尺度 的噪声，同时保持植物表面边缘的数据完整性。 3.2 点云简化
计算机视觉技术在水稻自动化识别中的应用研究
计算机视觉技术在水稻自动化识别中的应用研究水稻是我国主要粮食作物之一，也是世界上重要的粮食作物之一，对于实现世界粮食安全有着重要的作用。
而水稻种植的高效率生产则是农业发展的重点之一。
为了实现水稻种植的高效率生产，科学家们发展了许多自动化识别技术。
其中计算机视觉技术无疑是最具前景的一种。
在本文中，我们将探讨计算机视觉技术在水稻自动化识别中的应用研究。
一、计算机视觉技术计算机视觉技术是计算机技术与图像处理技术相结合的产物。
它是通过计算机对图像进行处理和分析，从而实现自动化识别和分类的技术。
计算机视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个部分。
在图像采集阶段，计算机将采集到的图像转化为数字化的图像。
在图像处理阶段，通过对数字化的图像进行预处理，提取有用信息。
在图像识别阶段，计算机使用分类算法对提取的特征进行分类识别。
二、水稻自动化识别水稻自动化识别是指通过计算机视觉技术实现对水稻的各个方面进行识别和分类。
目前，水稻自动化识别主要包括水稻病虫害识别、水稻品种识别、水稻生长状态识别和水稻产量预测等。
（一）水稻病虫害识别水稻病虫害对水稻生长会造成极大的影响。
通过计算机视觉技术，可以识别水稻种植区域中的病虫害，及时采取生物和化学方法控制病虫害，从而提高水稻种植的产量。
目前，国内外研究人员已经成功开发了识别水稻病虫害的算法，将算法与现代农业设备结合，分离出病虫害区域进行治理，大大提高了水稻产量和质量。
（二）水稻品种识别水稻品种识别是指通过图像处理和计算机视觉技术进行水稻品种的自动识别。
该技术主要通过对水稻图像的特征进行提取和比较，实现自动化识别不同水稻品种。
该技术广泛应用于水稻生产和贸易中。
（三）水稻生长状态识别水稻生长状态识别是指通过计算机视觉技术对不同水稻生长阶段的自动识别。
其中包括生育期的识别、水稻籽粒成熟度的识别等。
通过识别水稻生长状态，农村科学家们可以更好地掌握水稻生长的规律，精准决策，提高水稻种植效率。
《基于深度学习的植物三维重建方法研究》范文
《基于深度学习的植物三维重建方法研究》篇一一、引言随着科技的进步，植物学研究领域正逐渐迎来新的变革。
其中，植物三维重建技术以其独特的优势，为植物形态学、生理学以及生态学等多方面研究提供了新的可能性。
近年来，基于深度学习的植物三维重建方法因其高效、准确的特性，成为了研究热点。
本文将详细介绍基于深度学习的植物三维重建方法的研究背景、意义以及研究内容。
二、研究背景及意义随着计算机视觉技术的快速发展，植物三维重建技术在植物学研究中的应用越来越广泛。
传统的植物三维重建方法通常需要复杂的人工操作和较多的时间成本，而基于深度学习的植物三维重建方法可以有效地提高重建效率和准确性。
此外，深度学习在处理复杂数据和提取特征方面的优势，使得该方法在植物形态分析、生理特征提取以及生态适应性研究等方面具有广泛的应用前景。
三、相关文献综述目前，基于深度学习的植物三维重建方法主要包括基于深度相机的重建、基于立体视觉的重建以及基于单目视觉的重建等方法。
其中，基于深度相机的重建方法通过捕捉物体表面的深度信息来实现三维重建；基于立体视觉的重建方法通过双目或多目相机获取不同角度的图像信息，进而实现三维重建；而基于单目视觉的重建方法则利用单目相机和深度学习算法来预测物体表面的深度信息。
这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景进行选择。
四、基于深度学习的植物三维重建方法研究（一）研究内容与方法本文采用基于单目视觉的植物三维重建方法进行研究。
首先，利用深度学习算法训练一个深度预测模型，该模型能够从单目图像中预测出物体表面的深度信息。
其次，通过将预测的深度信息与图像中的像素信息进行匹配和融合，实现植物的三维重建。
最后，对重建结果进行评估和分析，以验证该方法的有效性和准确性。
（二）实验设计与实施实验采用公开的植物图像数据集进行训练和测试。
首先，对图像数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作。
然后，利用深度学习算法训练深度预测模型。
在模型训练过程中，采用合适的损失函数和优化器来提高模型的预测性能。
《基于深度学习的植物三维重建方法研究》范文
《基于深度学习的植物三维重建方法研究》篇一一、引言随着科技的进步，植物学研究正逐渐从传统的二维图像分析转向更为复杂的三维重建。
植物三维重建不仅能够更全面地理解植物的结构，还能够用于生态保护、农业生产、医疗制药等多个领域。
然而，目前的三维重建技术往往需要复杂繁琐的操作步骤或需要专业的设备支持，这限制了其在实际应用中的普及。
因此，本文提出了一种基于深度学习的植物三维重建方法，旨在通过深度学习技术简化操作步骤，提高重建的准确性和效率。
二、深度学习与植物三维重建深度学习是一种机器学习方法，通过构建深度神经网络模型来模拟人脑的学习过程。
在植物三维重建中，深度学习技术能够从大量数据中提取出有用的信息，并通过学习来提高重建的准确性。
具体而言，我们可以通过深度学习技术对植物图像进行特征提取、图像配准、表面重建等步骤，最终实现植物的三维重建。
三、基于深度学习的植物三维重建方法1. 数据准备与预处理首先，我们需要收集大量的植物图像数据，并对数据进行预处理。
预处理包括图像的裁剪、缩放、去噪等操作，以便于后续的深度学习模型训练。
此外，我们还需要对图像进行标注，以供模型进行特征学习和识别。
2. 特征提取与模型构建在深度学习模型中，特征提取是关键的一步。
我们可以通过卷积神经网络（CNN）等模型对图像进行特征提取，得到植物的结构、纹理等特征信息。
此外，我们还需要构建一个能够从二维图像中恢复三维结构的深度学习模型，如基于多视图的三维重建模型或基于单张图像的三维重建模型。
3. 图像配准与表面重建在得到植物的特征信息和深度学习模型后，我们需要进行图像配准和表面重建。
图像配准是通过将多个视角的图像进行对齐，以便于后续的三维重建。
表面重建则是根据配准后的图像和深度学习模型，恢复出植物的三维结构。
这一步可以通过体素化、点云生成等技术实现。
4. 优化与评估在完成植物的三维重建后，我们还需要对结果进行优化和评估。
优化可以通过调整深度学习模型的参数或使用其他优化算法实现。
计算机视觉技术在智能农业中的使用技巧
计算机视觉技术在智能农业中的使用技巧智能农业是近年来快速发展的领域，通过应用现代科技手段改变传统农业方式，提高农业生产效率和农产品质量。
计算机视觉技术作为智能农业的重要组成部分，通过图像、视频分析和识别等方式，为农业生产提供了准确可靠的技术支持。
本文将介绍计算机视觉技术在智能农业中的使用技巧。
一、农作物图像识别农作物图像识别是计算机视觉技术在智能农业中的一项重要应用。
通过对农田拍摄到的图像进行分析和处理，可以实现对农作物的识别和分类。
这对于自动化农场管理和农作物病虫害监测具有重要意义。
在农田图像识别方面，首先需要收集大量的农作物图像作为训练数据。
通过深度学习和卷积神经网络等技术，构建起一个准确可靠的农作物图像库。
然后将现场采集到的农田图像与已有图像库进行比对，借助计算机视觉技术进行智能分类和识别。
在农田病虫害监测方面，计算机视觉技术可以帮助农民及时发现病虫害，并提供针对性的防治措施。
通过对农田图像进行分析，可以识别出患病或受害的农作物区域，并提供实时预警。
这项技术的应用，有助于减少农药的使用，提高农作物的生产力和质量。
二、农田环境监测农田环境监测是智能农业中另一个重要的计算机视觉技术应用。
通过对农田内温度、湿度、光照强度等环境因素的实时检测和分析，可以为农事管理提供科学指导。
利用计算机视觉技术进行农田环境监测，首先需要安装合适的摄像头和传感器，对环境因素进行监测。
通过对监测设备采集到的图像进行分析，可以获得农田的实时环境数据。
这些数据可以帮助农民合理调整灌溉、施肥等农事活动，提高农作物的生长效率和产量。
三、农产品质量检测计算机视觉技术在智能农业中还可以应用于农产品质量检测。
通过对农产品的外观进行图像分析和比对，可以实现农产品的快速检测和分类。
农产品质量检测通常涉及颜色、大小、形状等多个方面。
借助计算机视觉技术，可以通过图像处理和模式识别等方法，自动对农产品进行分类和判别。
例如，对于水果的质量检测，可以通过拍摄水果的图像，并使用计算机视觉技术来检测表面的瑕疵、颜色的均匀性等。
基于计算机视觉的水稻三维重建方法
基于计算机视觉的水稻三维重建方法
孟耀华;荣丽红;仝志民;朱春燕
【期刊名称】《黑龙江八一农垦大学学报》
【年(卷),期】2014(026)004
【摘要】利用多幅多角度的拍摄方法对二维图像进行采集,通过数字化处理得到单株水稻各视角侧面投影及轮廓图像.然后使用基于计算机视觉的三维重建方法,构造单株水稻的可视立体包络,从而得到单株水稻的三维立体像素模型.使用移动立方体算法对单株水稻立体像素模型进行外围表面重建,最后得到单株水稻三维重建模型.【总页数】3页(P80-82)
【作者】孟耀华;荣丽红;仝志民;朱春燕
【作者单位】黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆163319
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.一种基于计算机视觉的无人机实时三维重建方法 [J], 张臻炜;赵勇;布树辉
2.基于表面与基于体素的医学图像三维重建方法研究 [J], 黄绍辉;王博亮;黄晓阳
3.基于三维扫描数据的面分割空间三维重建方法 [J], 刘长征;丁辰;过静珺
4.基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法 [J], 王传宇;郭新宇;吴升;肖伯祥;杜建军
5.基于轮廓投影的盆栽水稻三维重建方法研究 [J], 吴丹;叶军立;王康;耿泽栋;付晶波;刘凌波;杨万能
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基于计算机视觉技术的水稻病害图像识别研究进展
李辉，罗敏，岳佳欣.基于计算机视觉技术的水稻病害图像识别研究进展［J ］.湖北农业科学，2022，61（4）：9-15．收稿日期：2021-03-25基金项目：成都市哲学社会科学重点研究基地-成都水生态文明建设研究重点基地课题（SST2019-2020-18）；成都农业科技职业学院青年基金项目（20QN-05）作者简介：李辉（1981-），女，四川资中人，副教授，主要从事农业图像处理方面的研究，（电话）138****7468（电子信箱）*****************。
近年来，随着精准农业和智慧农业的兴起，运用计算机视觉技术辅助农业生产为农作物病害的识别提供了新思路，基于图像处理技术的农作物病害识别能提高识别的准确度、客观性与识别效率，为农作物病害识别的自动化、智能化、精准化和科学化管理提供技术支持。
国内外大量学者利用计算机视觉技术对水稻病害图像诊断与识别开展了深入研究，研究内容主要集中在图像采集、图像处理、特征提取、分类识别4个方面。
水稻病害是影响水稻产量及质量的重要因素，水稻病害诊断和识别是精准农业的一个重要研究方向，开展水稻病害图像识别研究对于推动水稻绿色高产、稳产、优质、高效发展具有重基于计算机视觉技术的水稻病害图像识别研究进展李辉1，罗敏2，岳佳欣1（1.成都农业科技职业学院机电信息学院，成都611130；2.四川水利职业技术学院信息工程系，四川崇州611200）摘要：从病害图像采集、图像处理、特征提取、分类识别4个方面对水稻常见病害的识别方法和技术进行了综述研究，分析了一些典型方法的基本原理、关键技术、实现方法和应用效果，总结了该领域现有研究存在的问题与不足，对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。
采用计算机视觉技术对农作物病虫害进行识别，具有无损、快速、实时、准确等特点，对于加速农业现代化建设、提高生产效率有重要影响。
随着移动通信技术、大数据、物联网、人工智能、遥感技术的高速发展，通用性广、稳定性强、精确度高、实时性强的自然环境下大面积农作物病虫害图像智能识别与防治、病虫害海量数据标准化处理是农作物病虫害识别未来的重要研究方向。
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Ｒｉ ｃ ｅ ３ Ｄ Ｒｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｖｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
Ｍｅ ｎ ｇ Ｙａ ｏ ｈ ｕ ａ， Ｒｏ ｎ ｇ Ｌ ｉ ｈ ｏ ｎ ｇ， Ｔｏ ｎ ｇ Ｚ ｈ 像素模型进行外 围表面重建 ， 最后得到单株水稻三维重建模 型。
关键词 ： 三维重建 ； 计算机视觉 ； 移动立方体算法
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ９ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ２ ～ ２ ０ ９ ０ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ — ０ ０ ８ ０ — ０ ３
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ３ Ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｕｃ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ； ｍａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｃ ｕ ｂ ｅ ｓ
近 年来 随着信 息化与 数字化不 断进入农 业领 域， 各种通过对农作物的信息化处理技术悄然兴起。 其中对农作物生长建模和形态建模是一种通过数字 化手段获取农作物空间立体外观样本数据 ，然后通 过计算机对其处理得到特征模型，之后再加 以修正 后得到具有高仿真度 ３ Ｄ数字化模型。 但 目前此项技 术的实现方法并不完善 ， 以单株水稻作为试验对象 ，
（ 黑龙江八一农 垦大学信息技术学院 ， 大庆 １ ６ ３ ３ １ ９ ） 摘 要： 利用多幅多角度 的拍摄方法对二维 图像进行采集 ， 通过数字化处理得到单株水稻各视角侧面投影及： 沦廓图像 。 然后使
用基于计算 机视觉 的三维重建方法 ， 构造单株水 稻的可视立体包络 ， 从而得到单株水稻的三维立体像素模型 使用移动立方体
第２ ６卷 第 ４期 ２ ０ １ ４年 ８月
黑 龙 江 八 一 农 垦 大 学 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｂ ａ ｙ ｉ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ６（ ４） ： ８ ０ ～ ８ ２
Ａｕｇ ．２ ０１ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ － ２ ０ ９ ０ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ４ ． ０ １ ９
基于计算机视觉的水稻三维重建方法
孟耀 华 ， 荣丽 红 。 仝志民， 朱 春燕
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｂ ａ ｙ ｉ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｈ ｕ ｒ ｅ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｄ ａ ｑ ｉ ｎ ｇ １ ６ ３ ３ １ ９ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｓ ｈ ｏ ￣ｉ ｎ ｇ ｍ￣ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｉ— ｔ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｐ ｉ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｗａ ｓ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｗ ｏ － ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ
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