一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法，实现了端到端精细分割自然环境下获取的植物叶片。本发明网络有三个主要部分组成：1)自底向上的路径增强网络，将更多浅层的特征信息传递到更深层的特征中，生成更高质量的特征图。2)基于Mask R‑CNN的双层卷积网络，用于解耦遮挡叶片和被遮挡叶片；3)掩码细化模块，通过点选择策略和多层感知机细化叶片边缘。本发明将特征增强后的双层卷积网络和掩码细化模块结合，有效地缓解了自然环境中遮挡重叠和叶片边缘形状复杂带来的分割不精确等问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565631A
申请号 ：
CN202210202820.3
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李庆铁熊迎军李靖任守纲顾兴健朱勇杰
申请人 ：
上海蓝长自动化科技有限公司
申请人地址 ：
上海市宝山区沪太路4361号8号楼8312室
代理机构 ：
常州西创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王一源
优先权 ：
CN202210202820.3
主分类号 ：
G06T7/13
IPC分类号 ：
G06T7/13 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
G06T7/13
边缘检测
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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