结合形态学属性滤波和SAM大模型的河湖水域半自动标注方法及软件设计实现

时间：2025-05-19 来源：

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论文题目：结合形态学属性滤波和SAM大模型的河湖水域半自动标注方法及软件设计实现 

作者姓名：胡世明，李翼星，王灵敏，徐策，唐喜珍

作者单位：浙江云滴智水科技有限公司 浙江 杭州 310053

摘要：水利AI技术的结合模式日异被广泛应用与水资源监测、河湖库保护、流域防洪等领域，AI技术赋能水利的同时越来越需要数据样本数量与质量的加持，针对目前开源主流标注工具（如labelme和labelimg）在语义识别样本标注过程中，常常需要人工手动对水利目标进行描边、勾绘等步骤才能完成标注，存在费时、费力、样本不精准的问题，提出一种结合形态学属性滤波和SAM大模型的河湖水域半自动标注方法，该方法首先利用SAM（segment anything model，SAM）进行交互选择种子点输入提示编码器，获取高精度分割掩膜文件，然后对掩膜文件进行形态学属性滤波操作解决SAM初分割结果存在的“孤岛”、“斑点”等噪声，最终得到高质量的掩膜图像；以12000余张无人机水域标注为例进行试验与软件开发为例，结果表明，相较于传统labelme和labelimg等标注工具在语义识别标注任务，标注效率与质量得到几何级提升，证明该方法具有超高的标注效率与质量，为后续水利行业AI大模型训练所需样本标注提供巨大的效率提升与质量保证。