一种田间密集黄花菜像素分类及采摘信息获取方法

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一种田间密集黄花菜像素分类及采摘信息获取方法
申请号:CN202510681211
申请日期:2025-05-26
公开号:CN120544044A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
针对黄花菜植株密集遮挡、类别难区分问题,本发明提出田间密集黄花菜像素分类及采摘信息获取方法。设计融合局部与全局信息的双分支解码器,构建渐进式阶梯型特征挖掘模块(PLFM)和多尺度层级类别增强模块(PCEN),通过PALA算法优化超参数,构建自适应双分支损失增强与类别增强网络(DLCE‑Net)提升语义分割性能。基于分割结果设计Mini‑Window引导角点分析的采摘点定位算法(MW‑GCA),通过“U”型窗口筛选角点坐标、获取姿态线段,实现采摘点像素坐标与角度估计。该方法可降低人工损耗,加速农作物自动化采摘技术工程化落地。
技术关键词
黄花菜 信息获取方法 分支 角度计算方法 解码器 智能定位算法 数学 模块 遮挡场景 像素 超参数 多尺度池化 语义分割模型 线段 上采样 自动化采摘技术 阶梯型 表达式 空洞
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