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申请/专利权人：东北农业大学
摘要：本发明一种基于改进U‑net网络的生菜叶片气孔特征提取方法，涉及植物信息提取技术领域，为解决现有的技术中缺少能同时实现对气孔的自动分割并实现气孔特征的有效提取的方法的问题。包括如下步骤：步骤一、采集植物叶片，制成切片，采集叶片切片的图像，并对数据进行预处理，构建叶片气孔图像数据集；步骤二、构建基于U‑net的语义分割模型，模型构建有混合空洞卷积模块、重叠池化模块以及注意力机制CBAM模块；步骤三、采用所述语义分割模型对叶片气孔图像数据进行语义分割；步骤四、对分割后的叶片气孔图像进行气孔特征提取。本发明方法用于植物叶片气孔的自动分割以及气孔特征的有效提取。
主权项：1.一种基于改进U-net网络的植物叶片气孔特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、采集植物叶片，制成切片，采集叶片切片的图像，并对数据进行预处理，构建叶片气孔图像数据集；步骤二、构建基于U-net的语义分割模型，模型构建有混合空洞卷积模块、重叠池化模块以及注意力机制CBAM模块；步骤三、采用所述语义分割模型对叶片气孔图像数据进行语义分割；步骤四、对分割后的叶片气孔图像进行气孔特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北农业大学 一种基于改进U-net网络的生菜叶片气孔特征提取方法
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