-
公开(公告)号：CN105303606B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201510711702.5
申请日：2015-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于BP神经网络的番茄植株建模方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的主茎，构建二维主茎；步骤S2、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的冠形轮廓，通过对用户在单幅番茄植株图像上勾勒的主茎进行复制、矫正和旋转，构建三维主茎；步骤S3、根据三维主茎的参数，构建并训练一BP神经网络；步骤S4、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的冠形轮廓，通过BP神经网络预测侧茎参数，并通过自相似原理产生侧茎；步骤S5、基于叶子模型，为侧茎添加叶子，得到完整植株。本发明实施例为番茄植株建模提供了一种快速解决方案，构建的植株模型具有真实感，可应用于虚拟现实中的场景模拟。
-
公开(公告)号：CN101866495A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010188287.7
申请日：2010-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于骨架点云的树木建模方法。该方法以手工勾画的树木主枝和树冠轮廓作为输入自动创建树木模型，其主要步骤包括：通过像素分析从勾画的笔画中提取二维骨架、由两个二维骨架构建三维骨架点云、在三维点云信息指导下将一个二维骨架扩展为三维主枝骨架、基于树冠轮廓约束创建细枝和叶子。本发明易于使用、算法简单、建模效率高，能够创建出具有真实感的树木模型。其建模结果在计算机游戏、三维电影、网络漫游、城市景观设计等领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN103871100A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410131203.4
申请日：2014-04-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于点云与数据驱动的树木模型重建方法，该方法包括以下步骤：获取树木点云数据，对其进行预处理，并定义树木模型的分级表示；提出移动圆柱体方法并用于从所述树木点云数据中提取得到主枝骨架点，并进行枝叶分离处理；从所述树木点云数据中提取得到树冠特征点；提出分级离子流方法并用于对主枝骨架点和树冠特征点进行结构化；根据已经结构化的所有树枝的骨架点和半径，重建得到完整的树木模型。本发明为从三维点云数据中重建出完整的树木模型提供了解决方案，获取的重建模型与原始点云具有很高的吻合度，而且对遮挡严重、形态复杂的模型都能获得较好的重建结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101847267A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010188281.X
申请日：2010-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度检索的树木建模方法，该方法以手工勾画的树木主枝和树冠轮廓作为输入自动创建树木模型，其主要步骤包括：通过像素分析从勾画的笔画中提取二维骨架、通过深度检索将两个二维骨架直接转化为三维主枝骨架、基于树冠轮廓约束创建细枝和叶子。本发明算法简单、建模效率高，能够创建出在两个方向符合输入约束的具有真实感的树木模型。其建模结果在计算机游戏、三维电影、网络漫游、城市景观设计等领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN101866495B
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201010188287.7
申请日：2010-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于骨架点云的树木建模方法。该方法以手工勾画的树木主枝和树冠轮廓作为输入自动创建树木模型，其主要步骤包括：通过像素分析从勾画的笔画中提取二维骨架、由两个二维骨架构建三维骨架点云、在三维点云信息指导下将一个二维骨架扩展为三维主枝骨架、基于树冠轮廓约束创建细枝和叶子。本发明易于使用、算法简单、建模效率高，能够创建出具有真实感的树木模型。其建模结果在计算机游戏、三维电影、网络漫游、城市景观设计等领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN103871100B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201410131203.4
申请日：2014-04-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于点云与数据驱动的树木模型重建方法，该方法包括以下步骤：获取树木点云数据，对其进行预处理，并定义树木模型的分级表示；提出移动圆柱体方法并用于从所述树木点云数据中提取得到主枝骨架点，并进行枝叶分离处理；从所述树木点云数据中提取得到树冠特征点；提出分级离子流方法并用于对主枝骨架点和树冠特征点进行结构化；根据已经结构化的所有树枝的骨架点和半径，重建得到完整的树木模型。本发明为从三维点云数据中重建出完整的树木模型提供了解决方案，获取的重建模型与原始点云具有很高的吻合度，而且对遮挡严重、形态复杂的模型都能获得较好的重建结果。
-
公开(公告)号：CN105303606A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510711702.5
申请日：2015-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于BP神经网络的番茄植株建模方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的主茎，构建二维主茎；步骤S2、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的冠形轮廓，通过对用户在单幅番茄植株图像上勾勒的主茎进行复制、矫正和旋转，构建三维主茎；步骤S3、根据三维主茎的参数，构建并训练一BP神经网络；步骤S4、基于用户在单幅番茄植株图像上勾勒的冠形轮廓，通过BP神经网络预测侧茎参数，并通过自相似原理产生侧茎；步骤S5、基于叶子模型，为侧茎添加叶子，得到完整植株。本发明实施例为番茄植株建模提供了一种快速解决方案，构建的植株模型具有真实感，可应用于虚拟现实中的场景模拟。
-
公开(公告)号：CN101847267B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010188281.X
申请日：2010-06-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度检索的树木建模方法，该方法以手工勾画的树木主枝和树冠轮廓作为输入自动创建树木模型，其主要步骤包括：通过像素分析从勾画的笔画中提取二维骨架、通过深度检索将两个二维骨架直接转化为三维主枝骨架、基于树冠轮廓约束创建细枝和叶子。本发明算法简单、建模效率高，能够创建出在两个方向符合输入约束的具有真实感的树木模型。其建模结果在计算机游戏、三维电影、网络漫游、城市景观设计等领域具有重要的应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.039 seconds)
