摘要
本发明公开了珊瑚物种语义样本智能自动化生成系统及方法,涉及计算机视觉与海洋生态监测技术领域,旨在从水下珊瑚图像中高效生成高精度语义标注样本。系统采用分层特征提取架构,协同优化通用模型与领域专用模型CoralSCOP:SAM系列通过零样本学习提供高精度几何分割区域,CoralSCOP通过并行语义分支实现多粒度标签分配。方法创新性引入双阶段掩码优化机制:初始阶段利用语义分割模型,生成50+类别语义掩码;后处理阶段通过SAM/CoralSCOP提取边界细节,经区域级融合策略匹配语义与几何特征,提升分割精度与效率。系统为珊瑚礁监测提供高质量标注基准,其零样本与多粒度特性显著降低专家依赖,适用于海洋生态研究与AI模型训练。