[发明专利]基于Mask R-CNN的行道树图像实例分割方法在审
| 申请号： | 202010969502.0 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112116612A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 李秋洁;陆清屿;袁鹏成;童岳凯 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/181 |
| 代理公司： | 北京思创大成知识产权代理有限公司 11614 | 代理人： | 高爽 |
| 地址： | 210037 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于Mask R‑CNN的行道树图像实例分割方法，该方法包括：首先选择若干张行道树图像作为样本，进行标注得到行道树掩膜图像；对所有样本的原始行道树图像和行道树掩膜图像进行预处理，包括尺寸变换和数据扩充，将处理后的所有图像作为样本集；将样本集中的所有样本输入基于Mask R‑CNN的行道树实例分割模型进行训练，得到训练后的模型；实时采集行道树图像，对原始行道树图像进行尺寸变换，使得其与前述尺寸变换的目标尺寸一致，输入训练后的模型，进行处理得到分割结果。本发明采用Mask R‑CNN算法建立端到端的行道树图像实例分割模型，从标注样本集中自动挖掘多层次行道树语义特征，能够实现行道树实例的精细分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mask cnn 行道树 图像 实例 分割 方法 | ||
【主权项】：
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