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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及一种基于深度学习与立体视觉的玫瑰花朵尺寸测量方法，包括采集玫瑰花种植行上的深度图像及彩色图像，根据检测得到的预测框裁剪出玫瑰花各单朵的深度图像及彩色图像；对图像进行双掩模分割；对玫瑰花各单朵的彩色图像进行玫瑰花朵的姿态估计，输出符合玫瑰花各单朵姿态的测量基准线，并将图像分割后的深度图像和彩色图像结合相机内外参数转换成玫瑰花各单朵的三维点云，并根据测量基准线进行三维空间内玫瑰花朵点云的姿态调整；求解玫瑰花各单朵姿态调整后的三维点云的最优包围空间，使用尺寸补偿公式以及包围盒的三邻边长计算出玫瑰花朵的直径尺寸。本发明利用彩色图像融合三维点云信息，能够准确获得温室场景下玫瑰花朵的尺寸。

主权项：1.一种基于深度学习与立体视觉的玫瑰花朵尺寸测量方法，其特征在于：包括：使用深度相机实时采集玫瑰花种植行上的深度图像以及彩色图像，利用目标识别算法检测彩色图像上的玫瑰花朵，并根据所述目标识别算法输出的预测框裁剪出玫瑰花各单朵的深度图像以及彩色图像；利用基于深度直方图的自适应阈值分割算法和基于LAB颜色模型的K-Means像素聚类算法进行双掩模分割，其中，利用基于深度直方图的自适应阈值分割算法对玫瑰花各单朵的深度图像进行粗分割，得到粗分割掩膜，将粗分割掩膜映射至彩色图像后，利用基于LAB颜色模型的K-Means像素聚类算法对玫瑰花各单朵的彩色图像进行细分割；利用基于轮廓特征点的花朵姿态估计算法对玫瑰花各单朵的彩色图像进行玫瑰花朵的姿态估计，输出符合玫瑰花各单朵姿态的测量基准线，并将图像分割后的深度图像和彩色图像结合相机内外参数转换成玫瑰花各单朵的三维点云，并根据测量基准线进行三维空间内玫瑰花朵点云的姿态调整；使用AABB包围盒算法求解玫瑰花各单朵姿态调整后的三维点云的最优包围空间，使用尺寸补偿公式以及包围盒的三邻边长计算出玫瑰花朵的直径尺寸；使用尺寸补偿公式以及包围盒的三邻边长计算出玫瑰花朵的直径尺寸的方法，包括：使用AABB包围盒算法求解玫瑰花各单朵姿态调整后的三维点云的最优包围空间，得到求出3条邻边长l1，l2，l3，使用尺寸补偿公式对玫瑰花单朵三维点云的y轴的姿态进行调整，以计算出的两个值作为玫瑰花单朵的尺寸。

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百度查询： 苏州大学 基于深度学习与立体视觉的玫瑰花朵尺寸测量方法及系统