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【InspectGaussian：面向果园巡检机器人的大规模高斯重建框架研究】
2026年3月3日，我校工学院副研究员陈耀晖与信息学院副教授李伟夫在Plant Phenomics上合作发表了题为”InspectGaussian: Large-Scale Coarse-to-Fine Gaussian Reconstruction for Orchard Inspection Robots”的研究论文，为果园智能监测和管理奠定了基础。果园环境的高效大规模3D重建对于机器人检测和精准农业至关重要，但现有方法难以应对非结构化场景、可变光照和计算资源瓶颈。为此，本研究提出一个为果园检查机器人量身定制的粗到细高斯重构框架：提出了针对于果园环境的RGBD图像采集策略；基于增加了稠密模块的ORB-SLAM3来实现稳健的大规模姿态估计和点云生成；随后通过基于YOLO-World的检测和3D匹配算法提取单个植物视图；最后采用分而治之的策略，使用改进的3DGS对每个植物进行重建。

来源｜南湖新闻网