申请/专利权人：西南林业大学

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117496301A

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/84;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明提供一种蒜头果树冠识别的方法。该方法包括：将蒜头果树冠图像输入特征提取模型，通过不同卷积池化层，以提取其不同尺度的特征信息；将最后一个卷积池化层提取的尺度特征信息投射至若干图层，并确定每个图层中蒜头果树冠与背景的分类概率；将不同尺度的特征信息分别进行上采样并叠加融合，得到融合特征；将融合特征投射至相应所述若干图层，并确定蒜头果树冠在每个图层的位置信息；根据位置信息与分类概率，最终确定蒜头果树冠在所述蒜头果树冠图像中的位置。本发明提供的方法，提高了对蒜头果树冠的识别效率和精度。

主权项：1.一种蒜头果树冠识别方法，其特征在于，包括：获取蒜头果树冠图像；将所述蒜头果树冠图像输入初始蒜头果树冠识别模型进行训练，得到训练好的蒜头果树冠识别模型；将待识别的蒜头果树冠图像输入所述蒜头果树冠识别模型，通过所述蒜头果树冠识别模型，预测蒜头果树冠的具体位置信息；所述蒜头果树冠识别模型包括：特征提取模块、分类模块、FPN模块、实例分割模块、确定模块；所述特征提取模块用于提取所述蒜头果树冠图像的不同尺度的特征信息；所述分类模块用于将特征提取模块提取的最后一个尺度的特征信息投射至若干图层，并确定每个图层中蒜头果树冠与背景的分类概率；所述FPN模块用于将特征提取模块提取的不同尺度的特征信息分别进行上采样，并将上采样后的特征信息进行叠加，以进行特征强化与融合，从而得到融合特征；所述实例分割模块，用于将所述融合特征投射至相应所述若干图层，并确定蒜头果树冠在每个图层的位置信息；确定模块，用于根据所述实例分割模块确定的位置信息与所述分类模块确定的分类概率，最终确定蒜头果树冠在所述蒜头果树冠图像中的位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南林业大学 蒜头果树冠识别的方法

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