公开(公告)号：CN118135241A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410215384.2

申请日：2024-02-27

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 傅尹开 ,  韩巧玲 ,  赵玥 ,  赵燕东 ,  崔树强

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种桃种核表型特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取包含桃种核的目标图像，并基于目标图像，确定目标图像中桃种核的物理尺寸；将目标图像输入图像分割模型，得到图像分割模型输出的分割后的桃种核图像；基于桃种核图像以及物理尺寸，对桃种核图像进行特征提取，确定桃种核图像中的桃种核表型特征。本发明提供的桃种核表型特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，通过图像分割模型从包含桃种核的目标图像中分割出桃种核图像，并基于桃种核图像以及桃种核的物理尺寸，自动对桃种核进行表型特征提取，实现了自动对桃种核表型特征的提取过程，提升了桃种核表型特征的提取效率。

公开(公告)号：CN118710678A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410894633.5

申请日：2024-07-04

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 罗琴娟 ,  黄梓菡 ,  韩巧玲 ,  赵玥 ,  傅尹开

IPC: G06T7/136 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895

Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种土壤孔隙辨识方法、装置、设备、介质及产品，方法包括获取待识别图像；输入待识别图像至图像分割模型，得到图像分割数据；根据图像分割数据，得到土壤孔隙辨识结果；训练图像分割模型包括基于带有土壤孔隙的图像构建数据集，从数据集中获取预设比例的图像以构建微调数据集；基于图像分割算法生成数据集的伪标签，根据数据集和伪标签对卷积神经网络进行弱监督学习训练，得到预训练模型；确定微调数据集对应的真实标签，根据微调数据集和真实标签对预训练模型进行调整，得到图像分割模型。本申请生成伪标签，无需大量标记图像，再利用微调数据集对应的真实标签对预训练模型进行调整，提高了分割精度。