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龙图腾网获悉中国烟草总公司郑州烟草研究院;龙岩烟草工业有限责任公司申请的专利一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119888219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411888391.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法及装置是由李嘉康;林苗俏;杨雨要;李辉;苏子淇;李珮珺;魏海锋;李腾旭;叶伟华;徐大勇;堵劲松设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法及装置，属于卷烟检测技术领域。采集运输带上的烟丝图像并构建烟丝图像的数据集，所述烟丝图像中的烟丝密集堆叠；构建基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割模型，所述密集烟丝分割模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块以MobileNetv2网络作为主干网络；通过所述数据集对所述密集烟丝分割模型进行训练；利用训练好的所述密集烟丝分割模型对烟丝堆中的烟丝进行识别。本发明实现了在复杂背景下对密集烟丝的高效、准确分割，从而为制丝生产线上的烟丝宽度在线测量提供了技术支持，提高了烟丝加工质量的监控效率和准确性。

本发明授权一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割方法，其特征在于， 采集运输带上的烟丝图像并构建烟丝图像的数据集，所述烟丝图像中的烟丝密集堆叠； 构建基于改进DeepLabv3+网络模型的密集烟丝分割模型，所述密集烟丝分割模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块以MobileNetv2网络作为主干网络； 通过所述数据集对所述密集烟丝分割模型进行训练； 利用训练好的所述密集烟丝分割模型对烟丝堆中的烟丝进行识别； 在主干网络其输出的深层特征与解码器其输出的低层特征处引入高效通道注意力机制，所述高效通道注意力机制通过计算每个通道内的信息交互获得权重分布； 所述高效通道注意力机制为每个通道内的特征提供全局的特征描述，使用1个一维卷积核对每个通道内的特征向量进行卷积，卷积结果使用Sigmoid函数进行归一化处理，并与原始特征向量按元素相乘，得到最终的加权特征向量； 所述高效通道注意力机制通过计算每个通道内的信息交互获得权重分布的具体步骤包括： 将输入特征图进行全局平均池化处理，并获取全局通道信息； 通过1个全连接层计算得到1个自适应的卷积核大小； 将自适应卷积核应用于一维卷积运算中，得到特征图中每个通道自适应的权重； 将原始输入特征与通道权重进行逐通道相乘获得具有通道注意力的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国烟草总公司郑州烟草研究院;龙岩烟草工业有限责任公司，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新技术产业开发区枫杨街2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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