摘要
本发明提供了一种烟草茎叶图像分割方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括基于控制环境采集和实地环境采集,获取烟草茎叶图像数据;对获取的烟草茎叶图像进行预处理,并对划分为训练集、测试集验证集;构建基于U‑Net的改进深度学习模型,利用训练集、测试集和验证集对改进的深度学习模型进行训练、测试和验证;利用经训练、测试和验证的深度学习模型,对烟草茎叶图像进行分割。本发明解决了现有技术在精确分割细长结构(如茎秆)以及处理严重类别不平衡方面的问题。
技术关键词
图像分割方法
深度学习模型
Sigmoid函数
注意力
阶段
解码器
子模块
编码器
训练集
表达式
深度特征提取
瓶颈
全局平均池化
通道
上采样
细长结构
图像处理技术
多层感知机
系统为您推荐了相关专利信息
内容生成系统
内容生成方法
大语言模型
微调技术
计算机可读取存储介质
视觉识别方法
光流模型
交叉注意力机制
稠密光流
可变形网格
生物力学特征
虚拟现实技术
基元
交互系统
三维可视化场景
交互式数据分析方法
文本
语义关联度
构建训练集
标签
自动整定方法
温控算法
温控模块
主控单元
PID控制器参数