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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备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：CN119048906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411164309.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备是由刘飞;张建林;陆祥宇;杨睿;焦杰设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备，涉及草害检测技术领域，该方法包括：获取田间作物或杂草的待分割图像进行预处理，并基于预处理后的图像构建数据集；基于数据集，采用Segformer‑b3模型方法构建语义分割模型并提取出待分割图像的斑块性语义分割掩膜；采用多尺度融合方法增强数据集中预处理后的图像，得到多尺度融合特征图像并提取出绿色植被边缘性分割掩膜；基于斑块性语义分割掩膜和绿色植被边缘性分割掩膜，采用双掩膜像素标签配准算法以及teacher‑student模型训练策略对语义分割模型进行训练，得到草害检测模型，完成田间草害检测。本申请可有效提高草害检测的精确度。

本发明授权一种基于边缘性分割的草害检测方法、产品、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘性分割的草害检测方法，其特征在于，包括： 获取田间作物或杂草的待分割图像； 对待分割图像进行预处理，并基于预处理后的图像构建数据集； 基于数据集，采用Segformer‑b3模型方法构建语义分割模型； 通过语义分割模型预测提取出待分割图像的斑块性语义分割掩膜； 采用多尺度融合方法增强数据集中预处理后的图像，得到多尺度融合特征图像； 所述采用多尺度融合方法增强数据集中预处理后的图像，得到多尺度融合特征图像，具体包括： 采用多尺度融合方法从色度、对比度以及锐度三个图像增强尺度对数据集中预处理后的图像进行增强，得到增强后图像； 叠加增强后图像的三个图像增强尺度，得到多尺度融合特征图像； 提取出多尺度融合特征图像的绿色植被边缘性分割掩膜； 基于斑块性语义分割掩膜和绿色植被边缘性分割掩膜，采用双掩膜像素标签配准算法以及teacher‑student模型训练策略对语义分割模型进行训练，得到草害检测模型；所述草害检测模型为最优student模型； 所述双掩膜像素标签配准算法的表达式为： 其中，X为斑块性分割掩膜；Y为绿色植被边缘性分割掩膜；Z为双掩膜；v和u分别为X、Y、Z的横纵向坐标；α、β、γ分别为X、Y、Z的像素标签；为判断运算符； 采用草害检测模型对待分割图像中的作物或杂草进行边缘性分割，完成田间草害检测。

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