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龙图腾网获悉东莞市华视智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计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：CN116862834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310538082.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法是由张泽雄;侯浩滨;王兵建;王天亮设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法，包括以下步骤：S1、通过青筋烟叶筛选装置采集青筋烟叶原始图片，获得青筋烟叶数据集；S2、将采集的青筋烟叶数据集进行语义分割标注；S3、对标注好的青筋数据集进行Albumentations数据增强，增加训练样本；S4、将数据增强青筋烟叶数据集传入深度学习实例分割Yolact网络模型进行训练；S5、实时采集青筋烟叶图像，将得到的实时青筋烟叶图像输入所训练好的烟叶青筋提取分割模型进行推理预测，得出烟叶青筋区域；S6、通过青筋数目计数统计方法进行计数统计，通过通信方式输出青筋数目。本发明可有效提取烟叶中的青筋区域，实现自动化检测提取。

本发明授权一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的烟叶青筋提取和数目统计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过青筋烟叶筛选装置采集青筋烟叶原始图片，获得青筋烟叶数据集； S2、将采集的青筋烟叶数据集进行语义分割标注； S3、对标注好的青筋数据集进行Albumentations数据增强，增加训练样本； 所述Albumentations数据增强包括青筋烟叶图像和标注mask图像同步预处理，所述预处理包括RandomCrop、HorizontalFlip、VerticalFlip、ShiftScaleRotate四种图像处理函数； S4、将数据增强青筋烟叶数据集传入深度学习实例分割Yolact网络模型进行训练； 步骤S4具体包括： S41、载入COCO数据集预训练模型权重，实现迁移学习，减少数据集训练量； S42、图片进入Backbone主干网络部分，进行深度网络特征提取； S43、卷积提取特征层进入FPN网络，生成更高质量、更具鲁棒性的Mask区域； S44、将多尺度融合卷积层特征传入Protonet网络，生成掩膜区域，并行将多个尺度卷积层特征传入PredictionHead网络进行类别置信、位置偏移、掩膜系数； S45、对所述类别置信、位置偏移、掩膜系数进行拼接，并对拼接结果进行裁剪阈值处理，最终生成青筋掩膜区域； S5、实时采集青筋烟叶图像，将得到的实时青筋烟叶图像输入所训练好的烟叶青筋提取分割模型进行推理预测，得出烟叶青筋区域； S6、通过青筋数目计数统计方法进行计数统计，通过通信方式输出青筋数目。

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