[发明专利]基于深度卷积神经网络的土壤有效团聚体分类识别方法有效
| 申请号： | 202011562272.2 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112651440B | 公开（公告）日： | 2023-02-14 |
| 发明（设计）人： | 葛磊;张海欧;李娟;杨晨曦;师晨迪;王健;徐艳 | 申请（专利权）人： | 陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 王少文 |
| 地址： | 710021 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及土壤有效团聚体识别技术，具体涉及一种基于深度卷积神经网络的土壤有效团聚体分类识别方法，以解决现有土壤团聚体分类识别采用传统的筛分法无法准确识别土壤有效团聚体及砂粒，且常规图像处理技术难以高效实现土壤有效团聚体的精细识别的技术问题。本发明方法包括：将土壤团聚体筛分；用扫描电镜进行拍摄；对图像进行数据标注；建立深度卷积神经网络分割模型，使用Bisenet语义分割模型对图像进行数据分割，采用形状分支学习边缘信息，并使用Canny算子监督；对图像特征进行提取识别；对图像后处理，得到修正后的图像；利用神经网络分割模型测试修正后的图像，最终获得有效团聚体和砂粒数量信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 土壤 有效 团聚 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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