一种复杂背景下水稻图像语义分割与分类识别的方法

本发明涉及一种复杂背景下水稻图像语义分割与分类识别的方法，包括：通过粗粒度‑细粒度感知协同神经网络对水稻图像分别进行特征提取，获取细粒度特征映射和粗粒度特征映射；对特征映射进行尺寸归一化；对细粒度特征映射和粗粒度特征映射进行关键点检测与特征关联；对特征映射中的目标区域和背景区域进行最优分类超平面划分；通过Softmax分类器实现水稻图像的分类识别。本发明的有益效果是：本发明将水稻植株从背景中分离出来，从而避免了不相关背景区域对神经网络感知过程的扰动，包括背景噪声、光照变化和水稻植株的形态多样性等，因此该模型具有更强的针对性与鲁棒性。