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申请/专利权人：四川省机械研究设计院(集团)有限公司;西南交通大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的近景花椒检测方法及枝条分割模型，涉及花椒检测技术领域；方法包括：获取花椒图像，花椒图像包括彩色图像和深度图像；从彩色图像和深度图像中提取花椒簇和主干枝条的全局特征；针对全局特征建立并列的近景花椒簇检测任务和主干枝条分割任务；分别为近景花椒簇检测任务和主干枝条分割任务进行注意力调整，从全局特征中分别提取检测特征和分割特征；进行主干枝条分割和近景花椒簇检测。在提取分割特征时，对通过全局特征进行空间和通道注意力调整，能够增强主干枝条区域的特征，抑制远景主干枝条的干扰，从而分割出满意的主干枝条。
主权项：1.一种基于深度学习的近景花椒检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取花椒图像，所述花椒图像包括彩色图像和深度图像；S2、从所述彩色图像和深度图像中提取花椒簇和主干枝条的全局特征；S3、针对所述全局特征建立并列的近景花椒簇检测任务和主干枝条分割任务，其中，所述近景花椒簇检测任务和主干枝条分割任务分别针对的是近景处具有共生关系的花椒簇和主干枝条；S4、分别为所述近景花椒簇检测任务和主干枝条分割任务进行注意力调整，从所述全局特征中分别提取检测特征和分割特征；其中，所述检测特征指主干枝条附近与其共生的花椒簇特征，所述分割特征指花椒簇附近与其共生的主干枝条特征；S5、进行主干枝条分割和近景花椒簇检测，得到主干枝条分割图像和近景花椒簇检测图像；其中，在进行近景花椒簇检测时，通过分割目标附近与其共生的主干枝条来学习近景花椒簇的上下文信息；在提取分割特征时，对所述全局特征进行空间和通道注意力调整，以增强主干枝条区域的特征，抑制远景主干枝条的干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省机械研究设计院(集团)有限公司 西南交通大学 基于深度学习的近景花椒检测方法及枝条分割模型
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