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摘要：本发明提供了一种基于编码器‑解码器架构结合带状池化模块和ASPP模块的田埂分割方法，属于图像分割与农业领域。本技术方案的主要特点包括：采集农田田埂影像，并利用标注工具制作田埂数据集；将田埂数据集传入分割模型中训练；训练完毕可以直接对农田影像进行田埂分割，输出为模型预测的田埂及背景信息。所述模型整体上采用编码器‑解码器架构，通过编码器下采样逐层提取特征，将编码器最深层特征图传入空洞卷积ASPP模块中，捕获不同感受野信息，在解码器中使用带状池化模块加强特征提取，并逐层上采样恢复分割结果至原分辨率大小，最终实现基于编码器‑解码器架构的对农田田埂的分割方法。

主权项：1.一种基于编码器-解码器架构结合带状池化和ASPP的田埂分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集农田田埂数据集，对影像中的田埂信息进行标注，制作数据集；步骤2，建立分割模型，使用步骤1中制作的数据集训练田埂分割模型，其中，所述分割模型包括逐层特征提取的编码器结构、增强空间信息相关性的ASPP模块、加强特征在带状方向上依赖关系的带状池化模块、将深层特征与浅层特征相融合的解码器结构，具体的，编码器进行逐层特征下采样，生成各层特征图，最后一层的特征图输入ASPP模块的输入端以捕捉不同感受野下的特征信息，ASPP模块的输出端连接解码器的输入端进行特征上采样，其中，解码器模块还包括若干个逐级连接的带状池化模块，将所述编码器模块输出的不同尺度特征图分别通过一个卷积模块连接至对应级的带状池化模块的输入端、与上一级上采样的输出进行Concat连接，作为下一级上采样的输入，重复若干次这一上采样操作，最后一级带状池化模块的输出经过卷积处理，形成解码器的最终结果，其中，在空洞卷积ASPP模块中进行以下步骤：步骤2.3，将编码器最后一层特征图传入四种不同空洞率的卷积块中分别并行处理，其中，第一块是空洞率为1的1×1普通卷积分支，剩余三块分别是空洞率为6、12和18的3×3卷积块分支，步长为1，输出通道数为输入通道数的一半，即每个空洞卷积块输出为H*W*C2；步骤2.4，将步骤2.3得到的四个H*W*C2特征图进行Concat拼接，拼接后的通道数为2C，并对拼接好的特征图进行卷积块操作，即将图片依次进行卷积Conv、归一化BatchNorm、激活函数ReLU操作后输出，并通过上述卷积将通道数恢复为C2；解码器过程与编码器过程相对应，并在解码器上采样过程中融合带状池化模块，具体的，步骤2.5，将步骤2.4输出的特征进行上采样，将上采样后的特征与编码器输出的对应大小的特征图进行Concat拼接，并对拼接后特征进行卷积操作；步骤2.6，得到新的特征图并传入下一级带状池化模块SPBlock中；步骤2.7，重复步骤2.5-步骤2.6进行逐级上采样和带状池化操作，最后一级带状池化模块输出的特征图为解码器模块的总输出，对该总输出进行一个卷积操作以输出最终的特征结果；步骤3，使用步骤2训练好的分割模型，输入农田影像，通过模型预测，输出农田田埂及背景区域。

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