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摘要：本申请公开了一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备，涉及草害检测技术领域，该方法包括：获取田间作物或杂草的待分割图像进行预处理，并基于预处理后的图像构建数据集；基于数据集，采用Segformer‑b3模型方法构建语义分割模型并提取出待分割图像的斑块性语义分割掩膜；采用多尺度融合方法增强数据集中预处理后的图像，得到多尺度融合特征图像并提取出绿色植被边缘性分割掩膜；基于斑块性语义分割掩膜和绿色植被边缘性分割掩膜，采用双掩膜像素标签配准算法以及teacher‑student模型训练策略对语义分割模型进行训练，得到草害检测模型，完成田间草害检测。本申请可有效提高草害检测的精确度。
主权项：1.一种基于边缘性分割的草害检测方法，其特征在于，包括：获取田间作物或杂草的待分割图像；对待分割图像进行预处理，并基于预处理后的图像构建数据集；基于数据集，采用Segformer-b3模型方法构建语义分割模型；通过语义分割模型预测提取出待分割图像的斑块性语义分割掩膜；采用多尺度融合方法增强数据集中预处理后的图像，得到多尺度融合特征图像；提取出多尺度融合特征图像的绿色植被边缘性分割掩膜；基于斑块性语义分割掩膜和绿色植被边缘性分割掩膜，采用双掩膜像素标签配准算法以及teacher-student模型训练策略对语义分割模型进行训练，得到草害检测模型；所述草害检测模型为最优student模型；采用草害检测模型对待分割图像中的作物或杂草进行边缘性分割，完成田间草害检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备
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