一种植物点云数据分割方法及系统

摘要

本发明涉及一种植物点云数据分割方法及系统。该方法包括：获取植物周围不同随机点位的RGB图像；对各所述RGB图像中的植物进行实例标注，得到RGB输入图像；将所述RGB输入图像输入至Mask‑RCNN模型进行训练，得到深度学习输出模型；获取植物周围采样点位对应点位的植物RGB图像和深度图像；将所述植物RGB图像输入至所述深度学习输出模型，得到植物各部分的掩膜；根据所述掩膜、所述深度图像和所述植物RGB图像进行粗配准，得到粗配准点云数据；对所述粗配准点云数据进行去噪和配准处理，得到植物点云分割数据。本发明能够利用基于深度学习的实例分割算法并结合深度相机的特点，实现更精确更鲁棒的点云分割。