基于RGB-D分割与三维测距的野生稻白叶枯病抗性评估方法

本发明涉及农业智能信息采集与作物表型分析技术领域，尤其基于RGB‑D分割与三维测距的野生稻白叶枯病抗性评估方法，其技术方案包括图像采集与对齐、病斑分割、最小外接矩形与最长边提取、三维长度测算、抗性等级评估、结果归档与查询；其中，提取对齐后的RGB帧输入轻量化分割网络，该分割网络包括U‑Net骨干、多维度空间注意力模块、多尺度特征融合模块，低资源可部署的轻量化分割模型以U‑Net为骨干，引入MDSAM与MSHFM后，分割IoU≈94.14%，召回≈97.20%，在多模型对比中对IoU和召回具有优势，Params≈0.85M，FLOPs≈4.33G，相比PSPNet、DeepLabV3等降低数十倍，不仅提升精度与稳健性，还实现轻量高效，适配边缘端和移动端实时或准实时推理。