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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的Deeplabv3+水下激光条纹中心提取方法，涉及水下机器视觉语义分割技术领域，包括，获取水下激光条纹图像，并进行预处理；基于预处理后的水下激光条纹图像，构建水下激光条纹数据集；根据水下激光条纹数据集，构建基于Transformer的Deeplabv3+语义分割模型；利用Deeplabv3+语义分割模型进行提取，得到水下激光条纹中心。本发明通过引入基于Transformer的改进Deeplabv3+模型，有效提升了水下激光条纹中心提取的精度和鲁棒性，特别是在处理低对比度和复杂背景的情况下，能够显著减少漏提取现象，提高分割结果的连通性和一致性，从而显著改善了水下三维重建的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于Transformer的Deeplabv3+水下激光条纹中心提取方法，其特征在于：包括，获取水下激光条纹图像，并进行预处理；基于预处理后的水下激光条纹图像，构建水下激光条纹数据集；根据水下激光条纹数据集，构建基于Transformer的改进的Deeplabv3+语义分割模型；利用改进的Deeplabv3+语义分割模型进行提取，得到水下激光条纹中心。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于Transformer的Deeplabv3+水下激光条纹中心提取方法
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