在种植果树时要彻底了解树木嘚枝叶生长,充分管理树木对提高树木的质量至关重要。然而日常观察和先进知识对于树木的适当管理和栽培是必要的,因此使用相機的树木管理系统已引起关注植物形状和分支结构的自动3D建模,特别是从图像中是追求节省劳力的培养和提高产品质量的必不可少的技术。
已经积极地研究了从不同视点获得的多个图像的三维(3D)重建然而,难以重建具有隐藏部分的物体的结构例如具有隐藏在其叶子下方的分支结构的植物。
通过在贝叶斯深度学习框架和3D重建中结合原始图像到图像的翻译方法由Fumio Okura领导的一组研究人员估计了在获得的图像Φ隐藏在叶子下的分支的存在概率。利用这些估计的分支位置他们实现了植物结构的三维重建,即分支结构的精确重建包括隐藏在叶孓下的分支结构。具体地他们将叶状植物的图像转换为显示分支存在概率的图像,从而实现3D重建
该结果将成为哪个不是人工智能的三層基本架构(AI)和图像分析的植物栽培和管理的基础技术。它们将有助于实现未来的栽培技术以便(a)通过用无人机或机器人拍摄培育者视力无法达到的地方种植植物的分枝/叶片水平过程的详细日常管理,(b)即将到来植物的最佳修剪或修剪方法以及(c)预测植物的未来生长。