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申请/专利权人：南京理工大学;南京长江自动化研究院有限公司;江苏农林职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8‑Seg的林下广角单木图像分割方法及系统，该方法包括使用双目鱼眼摄像头，采集目标森林样地的广角深度图像数据，获取林木广角RGB图像，并将其划分为训练集和测试集；基于林木广角RGB图像，构建YOLOv8‑Seg林木目标检测模型；YOLOv8‑Seg林木目标检测模型包括分块卷积模块、自适应权重模块和交叉融合模块；基于林木广角RGB图像的训练集和测试集，对YOLOv8‑Seg林木目标检测模型进行训练；使用训练好的YOLOv8‑Seg林木目标检测模型，提取单木图像的深度信息，基于单木图像的深度信息，计算单木实际的树高和胸径参数。本发明增强了模型的分割能力，提高了在复杂森林背景下的林下单木图像分割精度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8-Seg的林下广角单木图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、使用双目鱼眼摄像头，采集目标森林样地的广角深度图像数据，获取林木广角RGB图像，并将其划分为训练集和测试集；S2、基于林木广角RGB图像，构建YOLOv8-Seg林木目标检测模型；YOLOv8-Seg林木目标检测模型包括分块卷积模块、自适应权重模块和交叉融合模块；S3、基于林木广角RGB图像的训练集和测试集，对YOLOv8-Seg林木目标检测模型进行训练；S4、使用训练好的YOLOv8-Seg林木目标检测模型，提取单木图像的深度信息，基于单木图像的深度信息，计算单木实际的树高和胸径参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 南京长江自动化研究院有限公司 江苏农林职业技术学院 基于改进YOLOv8-Seg的林下广角单木图像分割方法及系统
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