农业机械学报

作者：肖海鸿，徐焕良，马仕航，陈玲，王江波，王浩云

单位：华南理工大学,南京农业大学,中国移动通讯集团上海有限公司,南京农业大学,塔里木大学,南京农业大学,

关键词：绿萝叶片;遮挡;点云;生成补全;金字塔解码器

基金：南京农业大学-塔里木大学科研合作联合基金项目（NNLH202006）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（KYLH202006、KYZ201914）、新疆生产建设兵团南疆重点产业支撑计划项目（2017DB006）和国家自然科学基金项目（31601545）

针对在自然场景中，由于遮挡、视角限制和操作不当等问题，导致传感器获取的植物或器官点云不完整，提出了一种基于多尺度特征提取模块结合点云金字塔解码器（Multi?scale feature extraction model with point cloud pyramid decoder，MSF-PPD）的叶片形状补全网络。首先，采用多尺度特征提取模块实现不同维度特征信息的全局提取和融合，其次，通过点云金字塔解码器进行叶片点云的多阶段生成补全，最终得到完整的目标叶片形状。使用曲面参数方程构建绿萝叶片仿真模型库，并将其离散成点云作为网络模型训练的训练集和验证集，使用Kinect v2相机获取绿萝叶片点云作为网络模型补全性能评估的测试集。试验结果表明，本文网络结构对叶片点云补全的效果理想，证明本文方法能够对遮挡情况下的绿萝叶片进行高效、完整的补全。

来源：2021年第9期

《农业机械学报》期刊编辑部

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