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【发明公布】基于AIM-ASPP的树木因子自动提取方法_东北林业大学_202211130286.6 

申请/专利权人:东北林业大学

申请日:2022-09-16

公开(公告)日:2022-11-22

公开(公告)号:CN115375710A

主分类号:G06T7/11

分类号:G06T7/11;G06T7/80;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.12.09#实质审查的生效;2022.11.22#公开

摘要:本发明公开了一种基于AIM‑ASPP的树木因子自动提取方法,所述提取方法包括:通过标定获得测量相机的内部参数;根据内部参数对拍摄到的街景树木图像进行畸变矫正;通过含有集成的空洞空间卷积池化金字塔AIM‑ASPP的特征提取网络模型对矫正后图像进行树木、标准物及背景的分割;通过包括分割图像中树木区域与标准物区域的像素参数及标准物实测数据的计算参数,得到树木因子。本发明的提取方法成本低、效率高,可实现批量化提取。

主权项:1.基于AIM-ASPP的树木因子自动提取方法,其特征在于,其包括:S1对获得街景树木图像的测量相机进行标定,获取其内部参数;S2根据标定获取到的内部参数对测量相机拍摄到的街景树木图像进行畸变矫正,得到矫正图像;S3通过具有图像分割功能的特征提取网络模型对所述矫正图像进行树木、标准物及背景的分割,得到划分为树木区域、标准区域及背景区域的分割图像,其中,所述标准物为在拍摄图像中与树木处于同一平面的固定物体;S4通过计算参数,计算获得树木因子,所述计算参数包括:所述分割图像中树木区域与标准物区域的像素参数及标准物的实测数据;所述像素参数包括像素数量和或像素坐标;其中,所述特征提取网络模型含有集成的空洞空间卷积池化金字塔网络,即AIM-ASPP网络。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东北林业大学 基于AIM-ASPP的树木因子自动提取方法

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