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申请/专利权人：大连东软信息学院
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298423A
主分类号：G06V20/69
分类号：G06V20/69;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种多模态羊肚菌生长状态快速判别方法，包括基于MaskR‑CNN的骨干网络对图像I进行特征提取并得到特征图，基于NSCT算法和Canny算子对图像I进行边界特征提取并得到子带集合，对特征图和边界特征图的空间维度进行统一，基于离散熵和聚类分箱方法计算每一个羊肚菌环境数据的熵信息，基于反距离插值方法和环境数据的熵信息生成环境数据的高分辨率熵信息图，对特征图、边界特征图和高分辨率熵信息图进行特征融合并表示为融合特征，基于MaskR‑CNN的RPN获取融合特征的候选区域，对候选区域进行目标检测和实例分割并获取实例分割结果。能够更准确地识别和分割羊肚菌，从而提高了对羊肚菌生长状态判别的准确性。
主权项：1.一种多模态羊肚菌生长状态快速判别方法，其特征在于，包括，步骤一、获取包含羊肚菌的图像I，基于MaskR-CNN的骨干网络对图像I进行特征提取，得到图像I的特征图，步骤二、基于NSCT算法和Canny算子对图像I进行边界特征提取，得到图像I的子带集合，所述子带为图像I的边界特征图，基于上采样函数对特征图和边界特征图的空间维度进行统一，步骤三、获取羊肚菌的环境数据，所述羊肚菌的环境数据包括温度、湿度、土壤氮含量、土壤磷含量以及土壤钾含量，基于离散熵和聚类分箱方法计算每一个环境数据的熵信息，基于反距离插值方法和环境数据的熵信息生成环境数据的高分辨率熵信息图，所述高分辨率熵信息图的空间维度与特征图、边界特征图的空间维度相同，步骤四、获取空间维度统一后的特征图和边界特征图、高分辨率熵信息图，对特征图、边界特征图和高分辨率熵信息图进行特征融合并表示为融合特征，步骤五、基于MaskR-CNN的RPN获取融合特征的候选区域，对候选区域进行目标检测和实例分割并获取实例分割结果，所述实例分割结果用于表示羊肚菌的生长状态判别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连东软信息学院 一种多模态羊肚菌生长状态快速判别方法
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