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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115035126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210683742.3，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法是由石繁槐;强壮设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法，尤其是涉及一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法，包括面积阈值法和聚类法两种子方法，还包括选择合适子方法进行后处理的直方图统计方法。本发明针对当前实例分割方法较难分辨外观相似实例的难点，针对实际种植环境下的小青菜图像实例分割结果设计并实现了一种杂草过滤方法，该方法可以在不增加标注数据的同时过滤杂草，提高小青菜图像实例分割的精度，有利于相关方法的应用与推广。

本发明授权一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法在权利要求书中公布了：1.一种小青菜图像实例分割任务的杂草过滤方法，其特征在于，所述杂草过滤方法在执行时实现以下步骤：步骤S1：与地面平行拍摄小青菜顶视图像，对小青菜图像进行实例分割获取各植株投影；步骤S2：按像素面积对各植株实例分割结果样本进行直方图统计；步骤S3：计算步骤S2所得直方图最左端区间的样本个数，根据阈值T1选择杂草过滤子方法；步骤S4：若样本数小于T1，计算所有植株投影的平均像素面积，过滤所有投影面积小于0.2倍像素面积的实例分割投影，从而过滤杂草；步骤S5：若样本数大于或等于T1，对所有投影面积进行K-means聚类，将实例分割投影聚为两簇，评估聚类效果，若效果符合步骤S52的要求则过滤聚类中心值较小的一个簇从而过滤杂草，否则仍使用S4所属方法过滤杂草；所述步骤S5中杂草过滤的聚类法子方法步骤具体包括：步骤S51：以投影面积为特征，以欧氏距离为度量，对分割出的各个实例样本进行K-means聚类，聚类为2个簇，最大迭代次数100次；步骤S52：比较S51所得两个簇的聚类中心值，若两聚类中心值满足其一小于另一值的0.2倍，则移除聚类中心值较小的聚类所属所有实例；步骤S53：比较S51所得两个簇的聚类中心值，若不满足S52中的要求，则仍使用步骤S4所述的面积阈值法子方法。

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