摘要
本发明涉及大豆考种技术领域,尤其涉及一种用于考种豆荚遮挡的修复系统、方法及豆荚性状提取方法,系统包括改进U‑Net结构的豆荚修复生成器和基于PatchGAN的豆荚修复判别器,豆荚修复生成器对存在缺陷的输入豆荚图像进行处理,得到对应的豆荚修复图像,本发明在豆荚修复生成器中设置有多级残差卷积模块和自注意力模块进行多尺度的特征提取与特征融合,以提升豆荚图像的修复效果;豆荚修复判别器计算输入豆荚图像对应的完整图像与对应的豆荚修复图像之间的差距。本发明基于修复系统对豆荚图像进行修复,通过性状提取方法完成对每个豆荚的性状信息获取,以此提高了大豆豆荚表型性状的统计精度与效率,避免了传统人工统计带来的主观性误差。
技术关键词
修复系统
图像
编码特征
卷积模块
强化特征
注意力
支路
修复方法
矩阵
解码
上采样
阈值分割算法
轮廓
训练集
输出特征
大豆
通道
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
排放预测方法
排放量
多光谱卫星影像
时间序列预测模型
成像误差
设备监测方法
轨迹预测模型
时间序列特征
三维点云数据
二维图像数据
机器学习模型
视觉特征
物体检测模型
感知特征
双摄像头模块
事件流数据
追踪方法
计算机可读指令
图像识别技术
时效性