首页> 中国专利> 基于深度学习的茎秆组织解剖学特征参数高通量提取方法

基于深度学习的茎秆组织解剖学特征参数高通量提取方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明提出了一种基于深度学习的茎秆组织解剖学特征参数高通量提取方法，包括以下步骤：S1，对数字切片图像绘制轮廓和标签类别；S2，使用ResNet作为特征提取器，将原始图像映射到高维特征空间，然后在多个级别上输出特征图；S3，使用编码器‑解码器结构的特征增强器来提取高阶和低阶特征图，并将它们融合以获得最强的特征；S4，为了识别同一语义类别中的实例，于是使用分支检测方法来指示不同的实例；所述分支检测方法包括采用类别分支，宽高分支和回归分支以生成检测输出；S5，检测输出之后，使用实例掩膜来预测维管束的轮廓，使用语义掩膜来表示玉米茎秆横截面的三个功能区域。本发明可以高度准确并鲁棒地分析并检测玉米茎秆横截面切片图像表型参数。

著录项

公开/公告号CN113344008A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-03

原文格式PDF
申请/专利权人广西大学;
展开▼

申请/专利号CN202110612871.9
发明设计人王令强;陈燕;李想;傅泰铭;杨明冲;贾沛元;曹勉;
展开▼

申请日2021-06-02
分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T7/11(20170101);
代理机构50240 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙);
代理人王宏松
地址 530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号
入库时间 2023-06-19 12:25:57

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-08-09

授权

发明专利权授予

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于深度学习的茎秆组织解剖学特征参数高通量提取方法 [P] . 中国专利： CN113344008A . 2021-09-03
2. 基于深度学习的复杂环境下雷达辐射源特征参数提取方法 [P] . 中国专利： CN110187321A . 2019-08-30
3. High-Throughput Virtual Drug Screening System Based on Molecular Fingerprints and Deep Learning [P] . US2021217487A1 . 2021-07-15

机译：基于分子指纹和深度学习的高通量虚拟药物筛选系统
4. MOLECULAR FINGERPRINT AND DEEP LEARNING BASED VIRTUAL HIGH-THROUGHPUT DRUG SCREENING SYSTEM [P] . 世界知识产权组织专利： WO2020125812A1 . 2020-06-25

机译：基于分子指纹和深度学习的虚拟高通量药物筛选系统
5. Feature extraction method based on deep learning used in lidar positioning of automatic driving vehicle [P] . JP2021514885A . 2021-06-17

机译：基于深度学习的自动驾驶车辆LIDAR定位的特征提取方法