公开(公告)号：CN119810677A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510293251.1

申请日：2025-03-13

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 吕彦锋 ,  罗凡 ,  张天 ,  涂子琴 ,  张志芹 ,  乔红

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习实例分割的端到端苗带识别方法及装置，属于计算机视觉和人工智能技术领域。所述方法包括基于分割网络将苗带像素与背景分割，以及将不同的苗带在高维空间中分割；将苗带像素与背景分割的分割结果与不同的苗带在高维空间中的分割结果在像素空间中进行特征融合，得到特征融合表示，基于位置编码矩阵对特征融合表示进行处理得到最终特征表示，基于块分类头网络对最终特征表示进行处理，对最终特征表示的每个像素块赋予相应的苗带ID；采用最小二乘法对具有同类别苗带ID的苗带进行处理，通过设定拟合多项式的次数，获得苗带参数。本发明精度高、泛化性强，无须高要求的人工标注数据集即可实现苗带识别。