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申请/专利权人：湖南中烟工业有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于深度语义分割模型的烟丝组分和结构测定方法，包括：获取烟丝图像后，进行图像预处理；提取预处理后图像的感兴趣区域，对感兴趣区域进行矩阵校正；对校正后的感兴趣区域进行二值化分割，得到烟丝散布区域；基于预先训练得到的SegFormer语义分割模型，对烟丝散布区域进行烟丝类型识别，并测定待测烟丝图像中的烟丝组分；针对烟丝散布区域进行图像增强处理，对图像增强后的烟丝散布区域进行二值化分割，得到烟丝连通区域，基于形态学测定图像中的烟丝结构。本发明能够提高各类烟丝和梗签辨识的准确性，实现高效测定烟丝组分和烟丝结构占比，可以实现训练样本的自动生成和标注，避免了人工标注图像所需的开销。
主权项：1.一种基于深度语义分割模型的烟丝组分和结构测定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待测烟丝图像；S2：对所述待测烟丝图像进行预处理，得到预处理后待测烟丝图像；S3：提取所述预处理后待测烟丝图像的感兴趣区域，并对感兴趣区域进行矩阵校正；S4：基于OTSU方法对校正后的感兴趣区域进行二值化分割，得到待测烟丝图像的烟丝散布区域；S5：基于预先训练得到的SegFormer语义分割模型，对所述烟丝散布区域进行烟丝类型识别，并基于各类型烟丝的面密度比，测定待测烟丝图像中的烟丝组分；S6：针对所述烟丝散布区域进行图像增强处理，通过OTSU方法对图像增强后的烟丝散布区域进行二值化分割，得到待测烟丝图像的烟丝连通区域，并基于形态学分析和测量每个烟丝连通区域的长度，测定待测烟丝图像中的烟丝结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南中烟工业有限责任公司 一种基于深度语义分割模型的烟丝组分和结构测定方法
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