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實地環(huán)境下的3D植物幾何重建神經(jīng)輻射場技術(shù)解析

瀏覽次數(shù):567 發(fā)布日期:2024-12-5  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責任自負

Plant Phenomics | 實地環(huán)境下的3D植物幾何重建:神經(jīng)輻射場技術(shù)解析



隨著全球糧食生產(chǎn)面臨日益復(fù)雜的挑戰(zhàn),深入了解植物結(jié)構(gòu)已成為農(nóng)業(yè)研究中不可或缺的一環(huán)。這不僅僅關(guān)乎表面上的視覺呈現(xiàn),更重要的是,通過精準捕捉植物復(fù)雜的幾何細節(jié)。這些細節(jié)對于推動作物表型分析、改良品種和育種研究具有極其重要的意義。為了應(yīng)對這一需求,越來越多的研究致力于開發(fā)精確的3D植物重建技術(shù)。然而,傳統(tǒng)的3D重建方法在捕捉植物復(fù)雜的幾何細節(jié)上往往力不從心,這些細節(jié)的準確重建對于更好地理解植物的發(fā)育過程和生態(tài)適應(yīng)性至關(guān)重要。NeRF作為計算機視覺和圖形學(xué)中的前沿技術(shù)(特別是在植物科學(xué)研究中)能夠捕捉精細的結(jié)構(gòu)細節(jié),為深入了解植物結(jié)構(gòu)提供了潛力,并有望成為植物表型分析和育種中的重要工具。

2024年9月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了Iowa State University完成的題為Evaluating Neural Radiance Fields for 3D Plant Geometry Reconstruction in Field Conditions 的研究論文。該研究對NeRF方法進行了詳細評估,以評估其在高分辨率植物結(jié)構(gòu)3D重建中的適用性和有效性,對不同NeRF實現(xiàn)方案的比較分析,以確定最適合特定植物建模需求的框架,并提出了一種早停算法,以在模型精度的改進不再能合理地平衡計算成本時提前終止訓(xùn)練,從而顯著降低計算成本。針對不同場景的重建結(jié)果(如圖1所示)表明,NeRFacto在精度、召回率、F1 分數(shù)和圖像質(zhì)量指標方面表現(xiàn)最為優(yōu)越,非常適合需要高精度和完整性的3D建模應(yīng)用(如圖2所示)。然而,其在較高迭代次數(shù)下的時間低效性可能限制其在時間敏感場景中的使用。Instant-NGP 在性能和效率之間表現(xiàn)出良好的平衡,使其成為適用于中等需求場景的可行選擇。

圖1 輸入到 NeRF的示例圖像,涵蓋三個不同場景。(A) 場景I:室內(nèi)單一物體。(B) 場景II:室內(nèi)多個物體。(C) 場景III:戶外場景。

圖2 不同 NeRF技術(shù)在不同場景下的 3D 重建精度和召回率。

本研究主要價值是討論了對不同NeRF模型進行3D植物重建的結(jié)果,探討其優(yōu)越性的理論基礎(chǔ)。這有助于理解和改進NeRF模型在植物研究中的應(yīng)用,從而為植物表型分析和育種研究提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

論文鏈接:
‍https://doi.org/10.34133/plantphenom‍ics.0‍235

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2023影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學(xué)一區(qū)(1/125名),植物科學(xué)一區(qū)(13/265名),遙感一區(qū)(6/62名)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領(lǐng)軍期刊項目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準。
編輯排版:王平、陳新月(浙江大學(xué))
審核:尹歡、孔敏

發(fā)布者:北京博普特科技有限公司
聯(lián)系電話:010-82794912
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