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龍圖騰網獲悉上海藍長自動化科技有限公司申請的專利一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法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：CN114565631B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210202820.3，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法是由李慶鐵;熊迎軍;李靖;任守綱;顧興健;朱勇杰設計研發完成，并于2022-03-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法，實現了端到端精細分割自然環境下獲取的植物葉片。本發明網絡有三個主要部分組成：1自底向上的路徑增強網絡，將更多淺層的特征信息傳遞到更深層的特征中，生成更高質量的特征圖。2基于MaskR?CNN的雙層卷積網絡，用于解耦遮擋葉片和被遮擋葉片；3掩碼細化模塊，通過點選擇策略和多層感知機細化葉片邊緣。本發明將特征增強后的雙層卷積網絡和掩碼細化模塊結合，有效地緩解了自然環境中遮擋重疊和葉片邊緣形狀復雜帶來的分割不精確等問題。

本發明授權一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙層卷積網絡和掩碼細化的植物葉片精細分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 1自底向上的路徑增強網絡，將淺層的特征信息傳遞到更深層的特征中，生成更高質量的特征圖； 2基于MaskR-CNN的雙層卷積網絡，用于解耦遮擋葉片和被遮擋葉片； 3掩碼細化模塊，通過點選擇策略和多層感知機細化葉片邊緣； 所述步驟3具體包括： 3-1點采樣訓練時，采用一種非迭代隨機采樣的方式來訓練模型，點的選取使用過采樣率及重要性，推斷時，使用迭代上采樣的方式由粗到細分類像素點，在每一次迭代中，首先使用雙線性插值對之前預測的掩碼進行上采樣，然后在分辨率更高的圖像上選擇最N個不確定的點，點的選取策略同訓練時相同，再計算像素點的逐點表示并預測它們類別，迭代五次，便可得到一組包含葉片邊緣細節的高分辨率特征圖，分別為56×56，112×112，224×224，448×448和896×896；3-2逐點表示中，邊緣細化模塊通過結合細粒度特征和粗粒度特征構成的點特征向量對不確定的像素點進行判斷分類，其中的細粒度特征來自自底向上路徑增強中的N2特征圖，該特征圖中包含了豐富的細節信息，而粗粒度特征來自雙層遮擋模塊預測的被遮擋物的掩碼，提供額外的位置信息； 3-3點頭中邊緣細化模塊使用一個簡單的多層感知機進行逐點預測分類，所述多層感知機為一個全局共享的多層感知機。

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