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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于Improved_Unet网络的倒伏区域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：CN115588015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211159164.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法是由张东彦;虞俊;程涛;张淦;李威风;梁栋;黄林生;赵晋陵设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法，包括如下步骤：利用无人机获取指定高度、指定生长期的待检测麦田图像；对待检测麦田图像进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Improved_Unet网络中得到倒伏区域分割图，其中Improved_Unet网络为使用Involution算子代替Unet网络骨干位置的卷积操作得到。Improved_Unet网络结合了Segnet和Unet网络的优点，使用involution算子代替骨干部分的卷积操作，实现了空间特异性，对不同的像素采取不同的操作，确保了信息最大化提取，大幅提高了分割精度。

本发明授权基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法，其特征在于：包括如下步骤： 利用无人机获取指定高度、指定生长期的待检测麦田图像； 对待检测麦田图像进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图； 将待检测RGB大图输入至训练好的Improved_Unet网络中得到倒伏区域分割图，其中Improved_Unet网络为使用Involution算子代替Unet网络骨干位置的卷积操作得到； 所述的Improved_Unet网络包括编码器和解码器； 所述的编码器包括： 输入图像首先经过Conv+BN+Relu处理得到第一特征图； 第一特征图依次经过Denseblock和Maxpool处理得到第二特征图； 对第二特征图进行三次的Involution+BN+Relu、Denseblock以及Maxpool处理得到第三特征图； 第三特征图经过Involution+BN处理后得到第四特征图； 所述的解码器包括： 经过连续四次的Conv+BN+Relu处理实现对第四特征图的上采样操作，并在上采样的过程中利用跳跃连接将编码器生成的中间特征图拼接到解码器生成的特征图上，上采样后得到第五特征图； 第五特征图经过1*1卷积操作得到倒伏区域分割图； 所述的Denseblock处理包括如下步骤： 输入特征图经过BN+Relu+Involution处理后得到特征图一； 将输入特征图和特征图一拼接后经过BN+Relu+Involution处理后得到特征图二； 将输入特征图、特征图一以及特征图二拼接后经过BN+Relu+Conv处理后得到的特征图作为Denseblock处理的输出特征图； 所述的Conv为卷积层，BN为批标准化层，Relu为激活层，Maxpool为最大池化层。

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