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温室大棚实例提取在蔬菜种植面积测算和产量估计等方面具有重要意义。该研究以高效准确地识别大尺度范围内温室大棚实例为目标,提出了一种基于卷积神经网络和形态学后处理的“区域-边界”实例提取方法,以及单纯迁移模式、尺度适应模式、模型微调模式3种不同的迁移模式。试验结果表明,利用UNet网络构建“区域-边界”多分类模型识别温室大棚实例效果最优（实例召回率达到91.05%）。形态学后处理操作能够进一步优化温室大棚实例提取结果（单元交并比相比于操作前提高10.53个百分点）。探讨了3种模型迁移模式应用在不同场景时的表现,迁移效果由高到低依次为模型微调模式（实例召回率为87.93%）、尺度适应模式（实例召回率为41.72%）、单纯迁移模式（实例召回率为24.15%）。基于“区域-边界”实例提取方法并根据预测区域和训练区域的场景差异选择不同的迁移模式可以快速精准地识别大尺度范围内温室大棚实例,为农业设施的智能化建设提供信息支撑。 相似文献
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