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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海藍(lán)長自動化科技有限公司申請的專利一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114565631B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210202820.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法是由李慶鐵;熊迎軍;李靖;任守綱;顧興健;朱勇杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法，實現(xiàn)了端到端精細(xì)分割自然環(huán)境下獲取的植物葉片。本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)有三個主要部分組成：1自底向上的路徑增強網(wǎng)絡(luò)，將更多淺層的特征信息傳遞到更深層的特征中，生成更高質(zhì)量的特征圖。2基于MaskR?CNN的雙層卷積網(wǎng)絡(luò)，用于解耦遮擋葉片和被遮擋葉片；3掩碼細(xì)化模塊，通過點選擇策略和多層感知機細(xì)化葉片邊緣。本發(fā)明將特征增強后的雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化模塊結(jié)合，有效地緩解了自然環(huán)境中遮擋重疊和葉片邊緣形狀復(fù)雜帶來的分割不精確等問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙層卷積網(wǎng)絡(luò)和掩碼細(xì)化的植物葉片精細(xì)分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 1自底向上的路徑增強網(wǎng)絡(luò)，將淺層的特征信息傳遞到更深層的特征中，生成更高質(zhì)量的特征圖； 2基于MaskR-CNN的雙層卷積網(wǎng)絡(luò)，用于解耦遮擋葉片和被遮擋葉片； 3掩碼細(xì)化模塊，通過點選擇策略和多層感知機細(xì)化葉片邊緣； 所述步驟3具體包括： 3-1點采樣訓(xùn)練時，采用一種非迭代隨機采樣的方式來訓(xùn)練模型，點的選取使用過采樣率及重要性，推斷時，使用迭代上采樣的方式由粗到細(xì)分類像素點，在每一次迭代中，首先使用雙線性插值對之前預(yù)測的掩碼進行上采樣，然后在分辨率更高的圖像上選擇最N個不確定的點，點的選取策略同訓(xùn)練時相同，再計算像素點的逐點表示并預(yù)測它們類別，迭代五次，便可得到一組包含葉片邊緣細(xì)節(jié)的高分辨率特征圖，分別為56×56，112×112，224×224，448×448和896×896；3-2逐點表示中，邊緣細(xì)化模塊通過結(jié)合細(xì)粒度特征和粗粒度特征構(gòu)成的點特征向量對不確定的像素點進行判斷分類，其中的細(xì)粒度特征來自自底向上路徑增強中的N2特征圖，該特征圖中包含了豐富的細(xì)節(jié)信息，而粗粒度特征來自雙層遮擋模塊預(yù)測的被遮擋物的掩碼，提供額外的位置信息； 3-3點頭中邊緣細(xì)化模塊使用一個簡單的多層感知機進行逐點預(yù)測分類，所述多層感知機為一個全局共享的多層感知機。

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