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龙图腾网获悉上海蓝长自动化科技有限公司申请的专利一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细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：CN114565631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210202820.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法是由李庆铁;熊迎军;李靖;任守纲;顾兴健;朱勇杰设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法，实现了端到端精细分割自然环境下获取的植物叶片。本发明网络有三个主要部分组成：1自底向上的路径增强网络，将更多浅层的特征信息传递到更深层的特征中，生成更高质量的特征图。2基于MaskR‑CNN的双层卷积网络，用于解耦遮挡叶片和被遮挡叶片；3掩码细化模块，通过点选择策略和多层感知机细化叶片边缘。本发明将特征增强后的双层卷积网络和掩码细化模块结合，有效地缓解了自然环境中遮挡重叠和叶片边缘形状复杂带来的分割不精确等问题。

本发明授权一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层卷积网络和掩码细化的植物叶片精细分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1自底向上的路径增强网络，将浅层的特征信息传递到更深层的特征中，生成更高质量的特征图； 2基于MaskR-CNN的双层卷积网络，用于解耦遮挡叶片和被遮挡叶片； 3掩码细化模块，通过点选择策略和多层感知机细化叶片边缘； 所述步骤3具体包括： 3-1点采样训练时，采用一种非迭代随机采样的方式来训练模型，点的选取使用过采样率及重要性，推断时，使用迭代上采样的方式由粗到细分类像素点，在每一次迭代中，首先使用双线性插值对之前预测的掩码进行上采样，然后在分辨率更高的图像上选择最N个不确定的点，点的选取策略同训练时相同，再计算像素点的逐点表示并预测它们类别，迭代五次，便可得到一组包含叶片边缘细节的高分辨率特征图，分别为56×56，112×112，224×224，448×448和896×896；3-2逐点表示中，边缘细化模块通过结合细粒度特征和粗粒度特征构成的点特征向量对不确定的像素点进行判断分类，其中的细粒度特征来自自底向上路径增强中的N2特征图，该特征图中包含了丰富的细节信息，而粗粒度特征来自双层遮挡模块预测的被遮挡物的掩码，提供额外的位置信息； 3-3点头中边缘细化模块使用一个简单的多层感知机进行逐点预测分类，所述多层感知机为一个全局共享的多层感知机。

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