作者：冯佳睿; 马晓丹; 关海鸥; 朱可心; 于菘机器视觉大豆冠层深度信息kinect三维重建表型参数株高
摘要：为高通量地计算农作物株高,克服传统测量方法低效、耗时耗力等不足,以抗线9号、13号和富豆6号寒地大豆为研究对象,构建了基于Kinect 2.0的大豆冠层图像同步采集平台,并在三维重建大豆冠层结构形态的基础上,提出了基于深度信息的个体和群体大豆株高计算方法。实验结果表明,与实测值相比,计算得到的个体和群体大豆株高的平均误差分别为0.14cm和0.54cm,抗线9号、13号和富豆6号株高计算值与实测值之间的决定系数依次为0.9717,0.9730,0.9697。所提方法能够较为精确地计算大豆植株的株高特征。
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