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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法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：CN115861342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211514057.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法是由唐庭龙;张兴;吴义熔;孙水发;汪方毅设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法，涉及计算机视觉、图像处理领域，获取包含围栏设施的图片，并对图片进行预处理；手动分割出图片中的围栏区域并生成对应的掩膜；将原始围栏数据及其对应的掩膜通过随机划分获得训练集、验证集、测试集；将划分好的训练集和验证集输入ENET神经网络训练；将包含围栏设施的测试图片输入训练好的网络获得初步的预测图；运用计算机图形学算法对初步的预测图进行处理获得完整的围栏面；输出最终的围栏识别效果图；该方法一定程度上克服了传统目标检测对于尺度变化范围大、中空结构的围栏设施识别效果较差的问题，采用计算机图形学算法进行处理，在围栏的边界处理上有着更好的表现性能。

本发明授权一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ENET和图形学算法的围栏识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始围栏图片，采取逐像素标注的方式对图片中的围栏进行标注生成对应的掩膜； 将原始围栏图片及其对应的掩膜按比例划分得到训练集、验证集和测试集； 将划分好的训练集和验证集输入ENET神经网络训练，然后将测试集图片输入训练好的ENET神经网络得到预测图； 通过设置小矩形核将预测图分割为若干个矩形结构，对这些矩形结构遍历后依次进行膨胀腐蚀运算，再次通过设置大矩形核对预测图分割为若干个矩形结构，依次对这些矩形结构进行遍历后再次进行膨胀腐蚀运算，得到围栏二值图；所述设置小矩形核的大小为3*3，所述设置大矩形核的大小为50*10； 对围栏二值图进行分区，依次对分区后的围栏图像进行多边形膨胀；其中，分区的步骤包括：设置两个空数组，对围栏二值图按列遍历，对每一个分区最先出现255像素点的坐标存入第一个数组，最后一个出现255像素点的坐标存入第二个数组，直至最后一个分区；设置两个空数组，分别存放起始边界和结束边界所在的像素位置；然后对经过处理后的围栏二值图按列遍历，将连续不间断出现的前景像素点中列坐标值最小的点存入第一个数组，列坐标值最大的点存入第二个数组，以此形成一个局部围栏分区； 对经过多边形膨胀后的围栏图像再一次按列遍历，形成完整的围栏区域，输出最终的围栏识别效果图。

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