基于深度学习生成树木影像生长规则的方法、装置及设备

摘要文本

本申请公开了基于深度学习生成树木影像生长规则的方法、装置及设备，涉及植物生长预测技术领域，旨在解决现有技术无法自动化生成L‑system序列的技术问题。所述方法包括：获取待预测树木的图像；基于卷积神经网络模块，对所述待预测树木的图像进行特征提取及编码，获得卷积编码特征数据；将所述卷积编码特征数据和L‑system第一目标序列输入至解码器模块，以使得所述解码器模块输出下一个L‑system字符的概率分布；基于所述下一个L‑system字符的概率分布，获得L‑system第二目标序列；基于所述L‑system第二目标序列，获得所述待预测树木的生长规则。基于本申请所述方法，可以快速准确地模拟树木的生长和形态，并且可以更好地处理复杂的树木结构。