[发明专利]基于卷积神经网络的作物叶片分割方法及装置在审
| 申请号： | 202011183241.6 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112381835A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 李莉;赵奇慧;蓝天;张淼;田永强 | 申请（专利权）人： | 中国农业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 郭亮 |
| 地址： | 100193 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于卷积神经网络的作物叶片分割方法及装置，该方法包括：将包含不同作物叶片的叶片图像，输入分割模型的多层卷积网络进行特征提取；将提取得到的每层特征图，经特征融合后，分别通过实例类别判别分支，得到实例分类结果，以及通过实例掩码分支，得到掩码分割结果；根据所述实例分类结果和所述掩码分割结果，得到具有类别属性的实例分割结果；其中，所述分割模型，根据已知实例分割结果和掩码分割结果的样本叶片图像训练后得到。该方法分别通过两个分支获取实例分类结果和掩码分割结果，使叶片与叶片之间能很好的分割出来。该方法在不同光照和不同背景噪声干扰等复杂背景下，也具有较高的分割精度和分割速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 作物 叶片 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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