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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种果树田垄的识别方法及电子设备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：CN115063724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210711029.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种果树田垄的识别方法及电子设备是由郭健;徐胜元;蔡云飞;孙瑜;李晨星;陈祥龙设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种果树田垄的识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种果树田垄的识别方法及电子设备，该方法包括：获取相机拍摄的视频序列；通过基于时间空间视觉注意机制以及全卷积神经网络的语义标签模型，在线生成果树、田垄感兴趣目标的语义标签；基于卷积神经网络的果树、田垄深度语义感知模型进行融合语义感知；提取果树、田垄特征值，通过分类器识别出果树和田垄区域；通过对视频帧进行光流估计，基于条件随机场模型与运动光流的果树、田垄感兴趣目标进行在线轮廓推理和目标边界框再定位；基于核相关滤波算法进行感兴趣目标的跟踪，更新果树、田垄深度语义感知模型。该方法在设备正常运行时，能够100％识别果树和田垄区域。

本发明授权一种果树田垄的识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种果树田垄的识别方法，其特征在于，包括步骤：获取相机拍摄的视频序列；通过基于时间空间视觉注意机制以及全卷积神经网络的语义标签模型，在线生成果树、田垄感兴趣目标的语义标签；基于卷积神经网络的果树、田垄深度语义感知模型进行融合语义感知；提取果树、田垄特征值，通过分类器识别出果树和田垄区域；通过对视频帧进行光流估计，基于条件随机场模型与运动光流，对果树、田垄感兴趣目标进行在线轮廓推理和目标边界框再定位；基于核相关滤波算法进行感兴趣目标的跟踪，更新果树、田垄深度语义感知模型；所述深度语义感知模型通过离线训练获取，包括：获取第i帧视频序列图像；获取基于高斯扰动模型的目标跟踪置信图；对生成的果树、田垄感兴趣目标的语义标签进行语义选择和基于核化相关滤波器语义滤波，得到感兴趣目标的语义密集置信图；将目标跟踪置信图和语义密集置信图作为深度感知网络的输入，对深度感知网络进行离线训练生成深度感知网络的参数；采用多尺度的循环卷积网络，在多层面深度融合时空特征，采用门控循环网络作为循环单元，确定深度语义感知模型；所述基于条件随机场模型与运动光流，对果树、田垄感兴趣目标进行在线轮廓推理和目标边界框再定位具体包括：步骤5.1：获取视频某帧中的彩色图像，并经过像素增强处理得到图像像素强度和特征图；步骤5.2：基于深度语义感知模型，获取视频某帧中感兴趣目标的语义感知置信图；步骤5.3：基于视频帧得到感兴趣目标的视频帧间光流运动估计图；步骤5.4：基于线下构建的随机条件场模型，将图像像素强度和特征图、语义感知置信图和光流运动估计图作为条件随机场模型非子模目标轮廓推理的输入，得到目标轮廓，再进行目标边界框定位；所述基于核相关滤波算法进行感兴趣目标的跟踪，更新果树、田垄深度语义感知模型具体包括：步骤6.1：基于感兴趣目标的轮廓推理和目标边界框的定位，更新感兴趣目标的高斯扰动模型；步骤6.2：获取基于核化相关滤波器高斯扰动的目标跟踪置信图，更新果树、田垄深度语义感知模型。

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