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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明公开了基于矿石语义分割模型SDE‑Net获取矿石语义分割信息的方法，其中所述方法包括：步骤1：搭建矿石主体浅层特征提取网络SFEN，输出矿石浅层特征的分割图像；步骤2：搭建矿石主体深层特征提取网络DFEN，输出矿石深层特征图像；步骤3：搭建矿石主体浅层‑深层特征融合网络，得到矿石主体特征图像；步骤4：搭建矿石边缘特征提取网络EFEN，得到准确的矿石边缘特征图像；步骤5：搭建矿石主体‑边缘特征融合网络，最终得到准确的矿石语义分割图像。该方法可以有效地分割矿石图像并且解决了矿石间的粘连性问题，有效提高了矿石语义分割的准确率。
主权项：1.基于矿石语义分割模型SDE-Net获取矿石语义分割信息的方法，其特征在于，包括：步骤1：搭建矿石主体浅层特征提取网络SFEN，所述SFEN通过混合的DCNN-Transformer架构捕捉矿石图像中的局部特征，输出矿石浅层特征的分割图像；步骤2：搭建矿石主体深层特征提取网络DFEN，所述DFEN采用嵌套结构的U-Net网络进行特征提取，从不同的尺度捕获上下文信息，并通过得到的多个尺度特征图，选取最优结果，最终输出矿石深层特征图像；步骤3：搭建矿石主体浅层-深层特征融合网络，将步骤1得到的矿石浅层特征的分割图像与步骤2得到的矿石深层特征图像送入所述特征融合网络，并进行特征融合，得到矿石主体特征图像；步骤4：搭建矿石边缘特征提取网络EFEN，采用矿石边缘部分特征提取网络EFEN对矿石的轮廓进行提取，最终得到准确的矿石边缘特征图像；步骤5：搭建矿石主体-边缘特征融合网络，将步骤3得到的矿石主体特征图像与步骤4得到的矿石边缘特征图像送入该特征融合网络，最终得到准确的矿石语义分割图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 基于矿石语义分割模型SDE-Net获取矿石语义分割信息的方法
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