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申请/专利权人：四川大学;成都西图科技有限公司
摘要：本发明提出了一种改进实时语义分割网络的岩屑图像识别方法。借助BiSeNetV1实时模型,通过扩展的空间路径卷积、空间金字塔注意力机制SPARM和简化的注意力特征融合模块S‑iAFF,设计一种用于岩屑图像识别的实时网络。扩展的空间路径结构获取更丰富的空间特征,上下文路径使用优化的空间金字塔注意力细化高层语义特征提取,特征融合使用简化的注意力特征融合加强融合程度。该方法相较于原始BiSeNetV1分割精度有较大的提升,且对比高精度方法DeepLabV3+在精度相差不大的情况下,其网络推理速度大幅度提升。本发明可广泛用于石油等地下能源开采、月球能源勘探等领域。
主权项：1.一种改进实时语义分割网络的岩屑图像识别方法,其特征在于包括以下步骤：1将每张原始岩屑图像分别裁剪成大小相同的多张小岩屑图像；2将裁剪后的岩屑图像输入到改进的BiSeNetV1网络中空间路径卷积结构中,输出提取到的岩屑图像低层空间特征X；同时将岩屑图像输入到网络中的使用空间金字塔注意力机制spatialpyramidattentionalrefinemechanism,SPARM的上下文路径结构中,输出提取到的岩屑图像高层上下文语义特征Y；3根据由2获取的X和Y图像特征,通过S-iAFFSimplified-iterativeattentionalfusionmodule注意力特征融合模块来融合提取到的图像低层空间特征和高层上下文语义特征，通过上采样将输出信息统一到输入图像大小；4将从神经网络输出的512×512大小的效果图通过图像拼接的方式合成分辨率大小为4000×3750的对应原始图像的分割结果。
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权利要求：
百度查询： 四川大学 成都西图科技有限公司 一种改进实时语义分割网络的岩屑图像识别方法
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