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摘要：一种耦合多尺度卷积与双分支网络的芒果单木提取方法，属于单木图像分割技术领域。为在芒果树单木冠层识别中克服复杂场景，本发明包括构建共享模块提取输入数据的浅层特征与次浅层特征；构建语义分割分支，应用膨胀增强多尺度骨干网络特征提取模型D_E_MCAN对次浅层特征提取多尺度语义特征，结合损失函数，得到预测语义分割结果；构建边缘检测分支，将浅层特征与多尺度语义特征进行异化、拼接为边缘特征，结合二元交叉熵损失函数，得到预测边缘掩膜；构建边缘检测‑语义分割双分支模型D_E_BSNet，应用双分支特征融合模块AFD融合多尺度语义特征与边缘特征，结合构建的总体损失函数，得到最终融合特征预测掩膜。本发明精确提取。

主权项：1.一种耦合多尺度卷积与双分支网络的芒果单木提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.选取具备复杂情景的芒果林木的无人机影像，对芒果单株冠层进行面绘制，制作复杂情景下芒果单株冠层标签；S2.对步骤S1选取的无人机影像，应用指数计算进行特征升维，得到多特征影像；S3.对步骤S2得到的多特征影像，应用主成分分析法进行数据降维后，与步骤S1绘制的标签组成影像-标签对，切割为512×512大小，得到输入数据，构建模型的输入数据集；S4.构建共享模块Share_Stem，应用轻量主干第一模块、轻量主干第二模块提取步骤S3的输入数据的浅层特征与次浅层特征；S5.构建语义分割分支，应用膨胀增强多尺度骨干网络特征提取模型D_E_MCAN，对步骤S4得到的次浅层特征提取多尺度语义特征，结合损失函数，得到预测语义分割结果；S6.构建边缘检测分支，将步骤S4得到的浅层特征与步骤S5得到的多尺度语义特征进行异化、拼接为边缘特征，结合二元交叉熵损失函数，得到预测边缘掩膜；S7.构建边缘检测-语义分割双分支模型D_E_BSNet，应用双分支特征融合模块AFD融合步骤S5得到的多尺度语义特征与步骤S6得到的边缘特征，结合构建的总体损失函数，得到最终融合特征预测掩膜；S8.将步骤S3得到的输入数据集，输入到步骤S7构建的边缘检测-语义分割双分支模型中进行训练，得到最优的芒果单株冠层识别模型；S9.利用步骤S8得到的最优芒果单株冠层识别模型，进行目标区域的芒果冠层提取。

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