通过3D实例分割和点云重新识别进行园艺时果监测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统手动方法在果实监测中的局限性，特别是在果实尺寸、形状和遮挡方面的变化。我们提出了一种基于点云的实例分割方法，利用3D稀疏卷积神经网络进行果实特征提取，并通过注意力匹配网络进行果实的重新识别。实验结果表明，该方法在复杂场景中实现了更精确的时果监测效果，具有显著的应用潜力。
本研究提出了一种基于点云的实例分割方法，结合3D稀疏卷积神经网络和注意力匹配网络，有效解决果实监测中的尺寸、形状和遮挡问题。实验结果表明，该方法在复杂场景下具有更高的监测精度。
