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龙图腾网获悉中山大学申请的专利单株植物的分割方法、装置、终端设备和可读存储介质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：CN115019044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210681584.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权单株植物的分割方法、装置、终端设备和可读存储介质是由曹孟莹;辛秦川设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本单株植物的分割方法、装置、终端设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种单株植物的分割方法、装置、终端设备和可读存储介质，方法包括获取待识别植物图像；其中待识别植物图像中包括一株或多株植物；然后将待识别植物图像输入至预先训练的植物分割模型，以输出单株植物分割结果；其中，植物分割模型是采用标记的植物图像样本对改进的CBAM‑MaskRCNN模型进行训练得到的，改进的CBAM‑MaskRCNN模型包括依次连接的主干网络、CBAM模块、RPN网络、ROIAlign网络和全连接层该方法。可以实现对小型植物的分割，分割效率且准确率高。

本发明授权单株植物的分割方法、装置、终端设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种单株植物的分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别植物图像；其中所述待识别植物图像中包括一株或多株植物； 将所述待识别植物图像输入至预先训练的植物分割模型，以输出单株植物分割结果；其中，所述植物分割模型是采用标记的植物图像样本对改进的CBAM-MaskRCNN模型进行训练得到的，所述改进的CBAM-MaskRCNN模型包括依次连接的主干网络、CBAM模块、RPN网络、ROIAlign网络和全连接层； 其中，所述植物分割模型的训练方法，包括： 获取植物图像样本，采用植物信息对所述植物图像样本中的每一个植物进行标记； 将所述标记后的植物图像样本输入至所述主干网络提取图像特征，并将所述图像特征通过所述CBAM模块进行特征优化，以得到优化特征图； 将所述优化特征图依次输入至所述RPN网络和所述ROIAlign网络进行特征筛选以及重采样，以得到最终特征图； 将所述最终特征图输入至所述全连接层，以得到实际分割结果； 对所述改进的CBAM-MaskRCNN模型的参数进行调整，直至实际分割结果与目标分割结果的偏差在容许范围内时，训练完成，得到所述植物分割模型； 其中，所述主干网络包括ResNet网络和金字塔网络；所述将所述标记后的植物图像样本输入至所述主干网络提取图像特征包括： 将所述标记后的植物图像样本输入至所述ResNet网络进行特征提取，得到初始特征； 将所述初始特征通过所述金字塔网络进行特征融合，得到所述图像特征。

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