基于激光雷达点云的大规模森林单木实例分割方法和设备

本发明提供了一种基于激光雷达点云的大规模森林单木实例分割方法和设备，通过对待进行单木实例分割的森林点云进行体素化处理，得到多个目标体素；根据预先训练好的稀疏卷积神经网络骨干模型得到各目标体素的体素特征、偏移量和语义标签；根据偏移量构建偏移空间；根据各目标体素和预先确定的不同树种单木实例对应的平均体素数目，确定待进行单木实例分割的森林点云中各个单木实例对应的粗略实例掩码；根据各粗略实例掩码，确定各单木实例对应的初始查询向量的坐标和特征；确定待进行单木实例分割的森林点云对应的超点及超点特征和超点空间坐标；基于预先训练好的模型及超点特征、超点空间坐标和各初始查询向量，得到分割结果，实现高质量分割。