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摘要：本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于空间及上下文信息深度融合图像分割的作物行实时检测方法。通过设计一种双分支结构实现空间以及上下文信息的提取。其中低分辨率分支包含了上下文提取器，并联融合多尺度信息实现长范围语义的高效提取。利用作物各生长周期图像特征明显的通道信息，构建了信息融合模块，进行双分支的深度有序融合，去除无用信息干扰，从而实现针对不同作物，不同时期，不同环境下的作物行检测，实现准确率的同时确保实时性。
主权项：1.一种基于空间及上下文信息深度融合图像分割的作物行线实时检测方法，包括：S1.采集目标图像；S2.基于卷积神经网络，对目标图像进行空间及上下文信息深度融合；S3.将融合后的图像特征利用分割头进行像素级地分类预测，并将分割后的结果进行线条拟合得作物行线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于空间及上下文信息深度融合图像分割的作物行实时检测方法
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