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公开(公告)号:CN119339088A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411874111.5
申请日:2024-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/90 , G06T7/529 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于感知增强门控网络的小麦染病麦穗分割方法,包括:获取待检测小麦图像,待检测小麦图像中包括若干小麦麦穗;将待检测小麦图像输入至训练好的感知增强门控网络模型中,得到分割图像;分割图像中的健康小麦麦穗的颜色、患病小麦麦穗的颜色、背景区域的颜色相异;感知增强门控网络模型融合了双门控机制和多尺度扩张卷积块,以实现对小麦麦穗的精确分割。该方法通过两种不同的门控单元在语义特征提取分支中保留了浅层局部特征的同时又提取到了更深层次的上下文特征,获取多样的特征细节,使得语义分割模型在复杂场景下仍然可以拥有优异的性能表现,进而得到非常精确的分割图像。
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公开(公告)号:CN119339088B
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411874111.5
申请日:2024-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/90 , G06T7/529 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于感知增强门控网络的小麦染病麦穗分割方法,包括:获取待检测小麦图像,待检测小麦图像中包括若干小麦麦穗;将待检测小麦图像输入至训练好的感知增强门控网络模型中,得到分割图像;分割图像中的健康小麦麦穗的颜色、患病小麦麦穗的颜色、背景区域的颜色相异;感知增强门控网络模型融合了双门控机制和多尺度扩张卷积块,以实现对小麦麦穗的精确分割。该方法通过两种不同的门控单元在语义特征提取分支中保留了浅层局部特征的同时又提取到了更深层次的上下文特征,获取多样的特征细节,使得语义分割模型在复杂场景下仍然可以拥有优异的性能表现,进而得到非常精确的分割图像。
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