基于DeeplabV3+和Unet网络架构的无人机小麦倒伏影像分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种基于DeeplabV3+和Unet网络架构的无人机小麦倒伏影像分割方法，包括：利用无人机获取田间小麦种植区域的可见光遥感RGB影像进行预处理；基于DeeplabV3+与UNet结构网络构建小麦倒伏分割模型；将预处理后的无人机遥感RGB影像作为训练样本输入到小麦倒伏分割模型进行训练；获取待分割小麦倒伏区域影像，并进行预处理；将预处理后的待分割小麦倒伏区域影像输入小麦倒伏分割网络模型中，得到小麦作物倒伏区域图片的分割结果。本发明提高语义分割效果，有利于小麦倒伏分割提取任务；将主干特征提取网络各阶段输出结果与编码输出特征进行特征信息融合重建，逐步完善分割模型在不同尺度重建过程中的细节融合，从而提高小麦倒伏区域的分割精度。

《基于DeeplabV3+和Unet网络架构的无人机小麦倒伏影像分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024103349215，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为朱奇磊;梁栋;唐俊;王科，申请日期为2024-03-22，公开（公告）日期为2024-08-13，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/17 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于DeeplabV3+和Unet网络架构的无人机小麦倒伏影像分割方法，包括：利用无人机获取田间小麦种植区域的可见光遥感RGB影像进行预处理；基于DeeplabV3+与UNet结构网络构建小麦倒伏分割模型；将预处理后的无人机遥感RGB影像作为训练样本输入到小麦倒伏分割模型进行训练；获取待分割小麦倒伏区域影像，并进行预处理；将预处理后的待分割小麦倒伏区域影像输入小麦倒伏分割网络模型中，得到小麦作物倒伏区域图片的分割结果。本发明提高语义分割效果，有利于小麦倒伏分割提取任务；将主干特征提取网络各阶段输出结果与编码输出特征进行特征信息融合重建，逐步完善分割模型在不同尺度重建过程中的细节融合，从而提高小麦倒伏区域的分割精度。

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