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申请/专利权人：北京林业大学
申请日：2024-02-29
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118097654A
主分类号：G06V20/64
分类号：G06V20/64;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明提供一种基于UNet的土壤多类别孔隙三维辨识方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取土壤孔隙图像三维数据；将土壤孔隙图像三维数据输入至土壤孔隙识别模型中，得到土壤孔隙识别模型输出的多类别孔隙识别结果；其中，土壤孔隙识别模型是基于土壤孔隙训练图像和对土壤孔隙训练图像进行体素级标注得到的标签进行训练得到的；土壤孔隙识别模型用于基于输入的土壤孔隙图像三维数据、利用密集注意力机制和多尺度融合注意力机制进行多类别孔隙特征识别，得到多类别孔隙识别结果。本发明提高了模型对于三维多尺度特征提取的能力，并充分融合编码信息和解码信息，提升土壤多类别孔隙的辨识精度。
主权项：1.一种基于UNet的土壤多类别孔隙三维辨识方法，其特征在于，包括：获取土壤孔隙图像三维数据；将所述土壤孔隙图像三维数据输入至土壤孔隙识别模型中，得到所述土壤孔隙识别模型输出的多类别孔隙识别结果；其中，所述土壤孔隙识别模型是基于土壤孔隙训练图像和对所述土壤孔隙训练图像进行体素级标注得到的标签进行训练得到的；所述土壤孔隙识别模型用于基于输入的土壤孔隙图像三维数据、利用密集注意力机制和多尺度融合注意力机制进行多类别孔隙特征识别，得到多类别孔隙识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京林业大学 基于UNet的土壤多类别孔隙三维辨识方法及装置
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