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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及图像分割领域，具体涉及一种用于水面清污机器人的水域岸边识别方法及清污方法。识别方法包括：搭建改进U‑Net网络，并训练，保存效果最好的模型；利用训练好的改进U‑Net网络识别水域岸边图片中的水域及岸边区域；其中，改进U‑Net网络包括编码器、跳跃连接层和解码器，所述跳跃连接层增加有GAB融合模块，所述GAB融合模块用于融合来自编码器相邻层输出的低级特征和高级特征及来自训练集的相应掩码，得到跳跃连接层输出，跳跃连接层输出连接到解码器的相应层。本发明能够准确分割出水域及岸边区域。
主权项：1.一种用于水面清污机器人的水域岸边识别方法，其特征在于，方法包括：利用训练好的改进U-Net网络识别水域岸边图片中的水域及岸边区域；其中，改进U-Net网络包括编码器、跳跃连接层和解码器，所述跳跃连接层增加有GAB融合模块，所述GAB融合模块用于融合来自编码器相邻层输出的低级特征和高级特征及来自训练集的相应掩码，得到跳跃连接层输出，跳跃连接层输出连接到解码器的相应层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 用于水面清污机器人的水域岸边识别方法及清污方法
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