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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115588016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211159179.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法是由张东彦;虞俊;程涛;张淦;李威风;梁栋;黄林生;赵晋陵设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，包括如下步骤：利用无人机采集待检测麦田图像，并进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图；所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块。本发明通过引入具有记忆长短期信息的能力的ConvLSTM神经网络，插入卷积注意力模块CBAM以及Tversky损失函数对PSPNet模型进行改进，将不同生育期之间的时序关系进行逐网络传递，从而提高分割精度。

本发明授权基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，其特征在于：包括如下步骤： 利用无人机采集待检测麦田图像，对待检测麦田图像进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图； 将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图； 其中，所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块， 特征图计算模块通过ConvLstm获取时序图像之间的关系将输入的五维数据处理成H×W×C大小的特征图； 改进后的空间金字塔池化模块在卷积和上采样之前利用CBAM模块进一步提取各个池化尺寸下图像的通道与空间信息； 所述改进后的空间金字塔池化模块按如下步骤对输入的特征图进行处理： 将输入为H×W×C大小的特征图经过池化得到四个宽高不同的子特征图； 通过CBAM模块进一步提取子特征图的通道与空间信息； 通过1×1的卷积调节CBAM模块输出的特征图的通道数为C4； 将输入特征图和四个经过Unpool上采样后的特征图进行拼接后输出； 分割预测模块对拼接后的特征图进行卷积操作得到倒伏区域分割图。

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