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龍圖騰網獲悉北京師范大學;農業農村部大數據發展中心申請的專利基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115187770B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210580552.9，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法及系統是由張錦水;申克建;段雅鳴;韓巍;韓旭;胡華浪;石智峰;焦為杰;陶雙華設計研發完成，并于2022-05-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及數據識別技術領域，提供了一種基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法及系統，該方法包括：首先通過深度學習模型，對待識別影像的地塊區域進行識別，得到第一地塊識別結果；其中，深度學習模型為根據預先獲取的影像數據和標簽數據進行訓練得到，標簽數據為對原始標簽數據進行第一緩沖處理得到；然后，對第一二值化圖像依次進行第二緩沖處理和連通域處理，得到第一種子圖像；最后，根據第一種子圖像，通過分水嶺算法對輸入圖像進行分割，得到地塊精細識別結果。如此，通過對原始標簽數據進行第一緩沖處理得到的標簽數據，作為訓練數據輸入至深度學習模型，然后采用魯棒、精確的后續處理步驟，提高了地塊識別的精度。

本發明授權基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于邊界緩沖深度學習的地塊精細識別方法，其特征在于，包括： 通過深度學習模型，對待識別影像的地塊區域進行識別，得到第一地塊識別結果；其中，所述深度學習模型為根據預先獲取的影像數據和標簽數據進行訓練得到，所述標簽數據為對原始標簽數據進行第一緩沖處理得到；其中，所述第一緩沖處理為以所述原始標簽數據中的地塊的邊界為中心線向兩側分別擴展N個像元，N為大于1的正整數； 對第一二值化圖像依次進行第二緩沖處理和連通域處理，得到第一種子圖像；其中，所述第一二值化圖像為對所述第一地塊識別結果中的地塊區域進行二值化處理得到的；所述第二緩沖處理為將所述第一二值化圖像中的每一個像元向所述第一二值化圖像中的所述地塊區域的中心方向收縮M個像元；M為根據所述第一二值化圖像中的所述地塊區域每一個像元與所述第一二值化圖像中的非地塊像元的最近距離確定；M為大于1的正整數； 根據第一種子圖像，通過分水嶺算法對輸入圖像進行分割，得到地塊精細識別結果；其中，所述輸入圖像為根據所述第一地塊識別結果中的預測邊界區域，對所述待識別影像進行邊界增強得到的。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京師范大學;農業農村部大數據發展中心，其通訊地址為：100082 北京市海淀區新街口外大街19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。