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龙图腾网获悉中国农业科学院农业基因组研究所申请的专利一种田间昆虫图像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：CN115294335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210960781.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种田间昆虫图像分割方法是由乔曦;王福宽;钱万强;刘博;刘聪辉;唐睿;万方浩设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种田间昆虫图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种田间昆虫图像分割方法，包括以下步骤：采用目标检测的方法定位目标害虫的位置，在图像分割前去除大部分背景的干扰，所述目标检测方法为对MASKR‑CNN算法去除了模型中与分割相关的网络结构，并将算法的输出转化为样本图像中每一个害虫目标所在区域的坐标信息；搭建经过优化的轻量型语义分割算法UNet和经过调整的MASKR‑CNN算法，包括用轻量型的MobileNet代替UNet原有的特征提取网络对截取到的主要包含害虫的图像片段进行分割；最后将完成训练的目标检测模型和语义分割模型整合成为一个新的两阶段昆虫分割算法。本发明的优点：分割精度高、抗背景干扰能力强。

本发明授权一种田间昆虫图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种田间昆虫图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、收集各类背景下不同昆虫的RGB图像得到数据集A，并对收集到的昆虫图像进行数据增强得到数据集B； S2、对数据集B中的图像数据进行标注，在整个样本图像中将目标昆虫所在的区域精准地标记出来，标注之后得到用于目标检测和语义分割的标签； S3、将获得标签后的数据集B划分为训练集、验证集和测试集，得到数据集C，划分过程中需要保证不同数据集中各类样本相对均衡； S4、采用目标检测的方法定位样本图像中昆虫的位置，在图像分割前去除大部分背景的干扰，所述目标检测方法为对MASKR-CNN算法去除了模型中与分割相关的网络结构，并将算法的输出转化为样本图像中每一个昆虫目标所在区域的坐标信息； S5、搭建经过优化的轻量型语义分割算法UNet和经过调整的MASKR-CNN算法，包括用轻量型的MobileNet代替UNet原有的特征提取算法对利用坐标信息截取到的主要包含昆虫的图像片段进行分割； S6、用数据集C的训练集和验证集对调整后的MASKR-CNN算法进行训练，用数据集C的测试集对完成训练的模型进行测试，获得能够返回目标昆虫位置的目标检测模型； S7、用数据集C的训练集和验证集对经过优化的轻量型语义分割算法UNet进行训练，用数据集C的测试集对完成训练的模型进行测试，获得能够对目标昆虫进行准确分割的语义分割模型； S8、将完成训练的目标检测模型和语义分割模型整合成为一种先对目标区域进行截取后进行分割的两阶段昆虫分割算法，包括取所有昆虫所在区域的最小外接矩形作为当前样本的昆虫位置，在图像截取前将目标区域不超过样本边界地扩大1.2倍，区域扩展需要在保持形心位置不变的情况下完成；由于在目标检测算法的样本输入阶段图像会压缩到指定大小，昆虫区域截取时需要将得到的位置信息按照相反的方法等比例还原到原图中对应的区域； S9、采用上述两阶段昆虫分割模型对样本图像进行分割，获得精准去除背景后的样本，为昆虫识别提供高质量数据。

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