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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量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：CN116152281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211693058.X，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量方法是由薛月菊;李继平;王峡锐;许成果设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量方法，包括：1用工业相机采玫瑰花茎杆图像，人工标注玫瑰花茎杆，制作数据集；2选择教师基础网络，建立粗糙分割预测头和边缘细分割预测头并训练教师网络；3构建学生网络；4用关键像素点注意力蒸馏和通道注意力蒸馏加强教师网络对学生网络的指导训练；5用训练后的学生网络对玫瑰花茎杆图像做分割处理，得到玫瑰花茎杆轮廓图，实现玫瑰花茎杆直径测量。本发明能够加快分割速度与精度，从而得到更高精度的玫瑰花茎杆的直径，进一步提高玫瑰花的分级质量，增加农户收益。

本发明授权基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量方法在权利要求书中公布了：1.基于知识蒸馏的玫瑰花茎杆分割与测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 1用工业相机固定拍摄距离采集流水线上的玫瑰花茎杆图像，将采集的图像随机分成训练集和测试集，对玫瑰花茎杆图像中茎杆区域和背景区域进行人工标注，确定茎杆区域和背景区域，制成玫瑰花茎杆图像分割数据集； 2选择大型特征提取网络作为教师网络的基础网络，经特征金字塔FPN多层特征融合后，输入粗糙分割预测头和边缘细分割预测头，利用步骤1构建的数据集来训练教师网络，得到训练好的教师网络； 粗糙分割预测头：在FPN输出的高密度特征P4上，对像素点进行分类，分类后直接采用双线性插值算法上采样到与图像大小一致，输出粗预测分割结果； 边缘细分割预测头：包含有两个独立的双隐层的全连接神经网络，在粗预测分割结果中选择被预测为前景和背景概率接近的像素点，表示如下： |pR-pB|≤0.2 式中，pR是被预测为前景的概率，pB是被预测为背景的概率； 3选择特征提取网络作为学生网络的基础网络，学生网络的分割框架与教师网络相同； 4用关键像素点注意力蒸馏和通道注意力蒸馏加强教师网络对学生网络的指导训练，利用步骤1构建的数据集来训练学生网络，得到训练好的学生网络； 5使用步骤4训练得到的学生网络对玫瑰花茎杆图像做分割处理，得到玫瑰花茎杆轮廓图像，对轮廓图像二值化、旋转矫正，然后在轮廓图像中部位置读取多个轮廓的截距，取这些截距的平均值再乘以每个像素精度，即可测得玫瑰花茎杆直径。

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