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[发明专利]一种基于深度学习的快速烟叶前景提取方法-CN202310710068.8在审
发明人：侯浩滨;胡耀华;张泽雄;黄海明 -专利权人：东莞理工学院;东莞市华视智能科技有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的快速烟叶前景提取方法，包括以下步骤：a、通过视觉拍摄装置采集烟叶数据集，烟叶数据集包括烟叶生产中不同部位、破碎、完整的烟叶；b、对采集的原始烟叶数据集进行数据增强；c、标注已数据增强的烟叶图像数据集，完成数据集的准备；d、将标注好的数据集样本传入改进的U2Net显著目标检测深度网络模型进行训练得到快速烟叶前景提取模型；e、通过视觉拍摄装置实时采集烟叶图像，将得到的实时烟叶图像输入所训练好的快速烟叶前景提取模型进行推理预测，得出烟叶前景图。本发明利用深度学习语义分割技术，实现了烟叶前景的快速提取，实现烟叶视觉检测时前后景的分离，具有精度高、速度快、实用性强的技术效果。
一种基于深度学习快速烟叶前景提取方法

[发明专利]一种基于计算机视觉深度学习的烟叶杂色提取方法-CN202310457297.3在审
发明人：张泽雄;侯浩滨;王兵建;王天亮 -专利权人： 东莞市华视智能科技有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于计算机视觉深度学习的烟叶杂色提取方法，包括以下步骤：S1、采集原始烟叶图像数据集，烟叶图像数据集包括上部烟叶、中部烟叶和下部烟叶；S2、将采集的原始烟叶图像数据集进行数据增强与前景提取，并对所提取的前景烟叶图像数据集进行杂色分割标注，完成数据集样本的准备；S3、将准备好的数据集样本传入深度学习图像分割DeeplabV3+网络模型进行训练，得到烟叶杂色提取分割模型；S4、实时采集烟叶图像，将实时烟叶图像输入到所训练好的烟叶杂色提取分割模型中进行推理预测，得出烟叶杂色概率图；S5、对烟叶杂色概率图进行Blob分析，得到对应烟叶杂色区域。本发明可有效实现稳定、高效的烟叶杂色提取。
一种基于计算机视觉深度学习烟叶杂色提取方法

[发明专利]一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法-CN202310538082.4在审
发明人：张泽雄;侯浩滨;王兵建;王天亮 -专利权人： 东莞市华视智能科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法，包括以下步骤：S1、通过青筋烟叶筛选装置采集青筋烟叶原始图片，获得青筋烟叶数据集；S2、将采集的青筋烟叶数据集进行语义分割标注；S3、对标注好的青筋数据集进行Albumentations数据增强，增加训练样本；S4、将数据增强青筋烟叶数据集传入深度学习实例分割Yolact网络模型进行训练；S5、实时采集青筋烟叶图像，将得到的实时青筋烟叶图像输入所训练好的烟叶青筋提取分割模型进行推理预测，得出烟叶青筋区域；S6、通过青筋数目计数统计方法进行计数统计，通过通信方式输出青筋数目。本发明可有效提取烟叶中的青筋区域，实现自动化检测提取。
一种基于深度学习烟叶青筋提取数目统计方法