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1.
基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。  相似文献   
2.
针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题,采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割:首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理,尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集;然后将数据集分为训练集与测试集,采用训练集对SegNet模型训练,测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明:与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比,基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%,过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。  相似文献   
3.
基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统   总被引:4,自引:2,他引:2  
利用信息技术实现柑橘精准生产管理是果树信息化管理的重点和难点。该文针对山地果园肥水信息化精准管理问题,研发了基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统。柑橘肥水语义本体是决策支持系统的核心,它以资源描述框架三元组整合涉农信息。系统实现了施肥、生理病害防治和排灌监测3个功能。系统验证结果表明:1)施肥查询模块能够根据树龄、施肥时期、土壤质地、地形和产量5个因素计算氮、磷、钾施肥量,经216组数据验证其输出正确率100%;2)经100组涵盖12种营养素缺乏和过剩生理病害数据验证,病症查询模块能够根据输入病症正确判断生理病害;3)排灌检测模块能根据不同土壤质地对排灌实时监测,经小型气象站获取的土壤含水率数据验证,系统正确预警率达100%。经361组性能测试数据结果表明系统平均响应时间在0.23 s(浏览器端应用)和0.58 s(手机端应用)内,具备较优性能。该研究为农业领域知识建模和异构多源数据整合等问题提供了可行方案。  相似文献   
4.
黄金镇 《绿色科技》2020,(4):177-178
指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。  相似文献   
5.
针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明:当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。  相似文献   
6.
基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取   总被引:1,自引:1,他引:0  
为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。  相似文献   
7.
基于红外热成像的夜间农田实时语义分割   总被引:3,自引:3,他引:0  
易诗  李俊杰  贾勇 《农业工程学报》2020,36(18):174-180
农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节,夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业,而夜间无光环境下,可见光摄像头成像效果较差,将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性,该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络(Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network,IR-BiSeNet),根据红外图像分辨率低,细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络(Bilateral Semantic Segmentation Net,BiSeNet)结构基础上进行改进,在其空间路径上,进一步融合红外图像低层特征,在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性,通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验,数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证,提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU),同时达到40帧/s的处理速度,满足对夜间农田的实时语义分割。  相似文献   
8.
研究基于VOA农业新闻英语语料库,旨在分析主题词与主题表达之间的关系,以及词汇的运用和搭配特点。研究结果发现,VOA农业新闻英语中主题词与主题表达之间有着紧密的联系,主题词可从7个方面表现主题,反映了VOA农业新闻英语的主要内容和关注焦点;主题词的搭配分析反映了VOA农业新闻英语词汇运用的丰富性,语言表达的准确性。研究结果对于深入了解VOA农业新闻英语词汇的语言特点,提高农业英语表达水平及翻译水平具有一定的指导作用和应用价值。  相似文献   
9.
文章以中国知网为数据来源,利用关键词共词分析法,将BICOMB2.0与SPSS20.0相结合得出相关的图表.通过研究发现关联数据领域主要围绕7大主题,这有利于关联数据领域研究热点的明确.图书情报领域研究人员可以通过关注和把握关联数据领域研究热点,推进图书馆信息服务的发展.  相似文献   
10.
针对决策信息为语言短语的生鲜农产品供应商的选择问题,从损失规避的角度提出一种新的选择方法.根据生鲜农产品的特征建立供应商评价指标体系,给出损失/收益的计算方法,进而建立损失/收益效用函数,并利用投影法实现对备选供应商的排序与选优,最后通过一个算例说明了方法的操作过程及其科学性.文章所提出的新方法为生鲜农产品供应商的选择提供新的思路与途径.  相似文献   
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