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申请/专利权人：航天新气象科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的植被覆盖度识别方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括：获取待识别的植被图像；将植被图像输入分割网络中进行图像分割，得到植被分割结果，植被分割结果中包含植被图像中每个像素点属于植被的置信度；基于植被图像中各个像素点的RGB值，确定各个像素点的植被指数，植被指数用于指示像素点属于植被或不属于植被；基于植被分割结果以及植被指数，确定植被图像中属于植被的目标像素点；将目标像素点在植被图像中的占比，确定为植被图像中植被的覆盖度。本申请实施例提供的方法可降低复杂环境如杂草、光照以及水面等干扰，从而可进一步提高植被覆盖度的识别精度。
主权项：1.一种基于深度学习的植被覆盖度识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的植被图像；将所述植被图像输入分割网络中进行图像分割，得到植被分割结果，所述植被分割结果中包含所述植被图像中每个像素点属于植被的置信度；所述分割网络包含第一提取模块、第二提取模块以及分割模块；将所述植被图像输入所述第一提取模块中进行特征提取，得到深层植被特征，所述深层植被特征中包含所述植被图像的语义信息；将所述植被图像输入所述第二提取模块中进行特征提取，得到浅层植被特征，所述浅层植被特征中包含所述植被图像的纹理信息；将所述深层植被特征、所述浅层植被特征以及所述植被图像进行拼接，得到拼接特征图；将所述拼接特征图输入所述分割模块中进行图像分割，得到所述植被分割结果；基于所述植被图像中各个像素点的RGB值，确定各个像素点的植被指数，所述植被指数用于指示像素点属于植被或不属于植被；基于所述植被分割结果以及所述植被指数，确定所述植被图像中属于植被的目标像素点；将所述目标像素点在所述植被图像中的占比，确定为所述植被图像中植被的覆盖度。
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权利要求：
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