基于双卷积链Fast R-CNN的番茄关键器官识别方法

为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像特征,由全连接层对Selective Search算法生成的候选区域进行分类识别。结果表明:针对番茄器官图像数据集,5个卷积层的网络即可具有较高的特征提取和分类性能,增加或降低卷积层数都会使网络性能下降;与ReLU激活单元相比,PReLU和ELU能够显著提高番茄特征提取网络的性能,而提高效果和具体的网络结构有关;基于Fast R-CNN的识别方法能够对番茄的花、果、茎器官进行识别,且能够识别不同成熟度的果和不同形态的花;单卷积链Fast R-CNN网络对花、果、茎的识别平均精度(AP)最高分别为64.79%、66.76%和42.58%,双卷积链Fast R-CNN识别网络对三种器官的识别AP最高分别为70.33%、63.99%和44.95%,相较于单链网络,双卷积链Fast R-CNN的mAP提高2.56%,说明该方法对提高番茄器官识别性能是有效的。     

基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪

为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。     

基于弱监督学习的玉米苗期植株图像实例分割方法

基于有监督深度学习的图像分割任务通常利用像素级标签来保证模型的训练和测试精度,但受植株复杂形态影响,保证像素级标签精度的同时,时间成本也显著提高。为降低深度模型训练成本,同时保证模型能够有较高的图像分割精度,该研究提出一种基于边界框掩膜的深度卷积神经网络（Bounding-box Mask Deep Convolutional Neural Network,BM-DCNN）,在有监督深度学习模型中融入伪标签生成模块,利用伪标签代替真值标签进行网络训练。试验结果表明,伪标签与真值标签的平均交并比为81.83%,平均余弦相似度为86.14%,高于Grabcut类方法生成伪标签精度（与真值标签的平均交并比为40.49%,平均余弦相似度为61.84%）;对于玉米苗期图像（顶视图）计算了三种人工标注方式的时间成本,边界框标签为2.5 min/张,涂鸦标标签为15.8 min/张,像素级标签为32.4 min/张;利用伪标签样本进行训练后,BM-DCNN模型的两种主干网络当IoU值大于0.7时（AP70）,BM-DCNN模型对应的实例分割精度已经高于有监督模型。BM-DCNN模型的两种主干网络对应的平均准确率分别为67.57%和75.37%,接近相同条件下的有监督实例分割结果（分别为67.95%和78.52%）,最高可达到有监督分割结果的99.44%。试验证明BM-DCNN模型可以使用低成本的弱标签实现高精度的玉米苗期植株图像实例分割,为基于图像的玉米出苗率统计以及苗期冠层覆盖度计算提供低成本解决方案及技术支持。     

基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法

目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段,其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像,提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分量图像,然后提出利用深度学习图像质量评价网络（DIQA）选取腐烂蓝莓高光谱图像中的最佳图像。在DIQA第一阶段对腐烂蓝莓高光谱图像的高频图学习误差图。在DIQA第二阶段将第一阶段能够预测误差图的网络作为对腐烂蓝莓高光谱图像质量评价的骨干网络,并对网络做全局平均池化,最后引入两个特征以弥补信息量损失,通过评分评价图像质量。结果表明：通过对400～1000nm的472个波长下蓝莓高光谱图像进行质量评价,得到最佳图像质量的5个波长(664,721, 836,854,884nm)。与PCA提取的特征波长(454, 607, 699,913,967nm)图像相比较得知,所提取的腐烂蓝莓特征波长图像具有较多优势。另外采用卷积神经网络ResNet50对DIQA与PCA构建的蓝莓特征波长图像数据集进行学习,得出DIQA选取的腐烂蓝莓特征波长图像构建的数据集,损失能较快的收敛,并且在验证集...     

“问题驱动教学法”在《C语言程序设计》课程教学中的应用

本文针对《C语言程序设计》课程的教学现状及存在的问题,提出在该课程教学中引入"问题驱动教学法",将理论知识融入到具体"问题"中,通过解决"问题"来讲解理论知识,并通过一个具体的案例来介绍如何利用"问题驱动教学法"来开展教学。     

基于自监督学习的番茄植株图像深度估计方法

深度估计是智能农机视觉系统实现三维场景重建和目标定位的关键。该文提出一种基于自监督学习的番茄植株图像深度估计网络模型,该模型直接应用双目图像作为输入来估计每个像素的深度。设计了3种面向通道分组卷积模块,并利用其构建卷积自编码器作为深度估计网络的主体结构。针对手工特征衡量2幅图像相似度不足的问题,引入卷积特征近似性损失作为损失函数的组成部分。结果表明:基于分组卷积模块的卷积自编码器能够有效提高深度估计网络的视差图精度;卷积特征近似性损失函数对提高番茄植株图像深度估计的精度具有显著作用,精度随着参与损失函数计算的卷积模块层数的增加而升高,但超过4层后,其对精度的进一步提升作用不再明显;当双目图像采样距离在9.0 m以内时,该文方法所估计的棋盘格角点距离均方根误差和平均绝对误差分别小于2.5和1.8 cm,在3.0 m以内时,则分别小于0.7和0.5 cm,模型计算速度为28.0帧/s,与已有研究相比,2种误差分别降低了33.1%和35.6%,计算速度提高了52.2%。该研究可为智能农机视觉系统设计提供参考。     

基于骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割和表型提取

针对当前三维点云分割方法难以精确分割玉米植株顶部新叶的问题,该研究提出一种基于点云骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割方法。首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构特征将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以最优传输距离作为点云距离度量,采用从上到下的顺序对未分割点云进行精细分割;最后自动提取株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长和叶宽6种表型参数。研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体准确率分别为0.967、0.961、0.964和0.967;6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性,决定系数分别为0.99、0.99、0.96、0.97、0.93和0.96。该研究方法能对茎叶器官进行精确分割,为玉米高通量表型检测、三维几何重建等提供了一种有效技术手段。     

基于自生成标签的玉米苗期图像实例分割

在植物图像实例分割任务中，由于植物种类与形态的多样性，采用全监督学习时人们很难获得足量、有效且低成本的训练样本。为解决这一问题，该研究提出一种基于自生成标签的玉米苗期图像实例分割网络（automatic labelling based instance segmentation network，AutoLNet），在弱监督实例分割模型的基础上加入标签自生成模块，利用颜色空间转换、轮廓跟踪和最小外接矩形在玉米苗期图像（俯视图）中生成目标边界框（弱标签），利用弱标签代替人工标签参与网络训练，在无人工标签条件下实现玉米苗期图像实例分割。试验结果表明，自生成标签与人工标签的距离交并比和余弦相似度分别达到95.23%和94.10%，标签质量可以满足弱监督训练要求；AutoLNet输出预测框和掩膜的平均精度分别达到68.69%和35.07%，与人工标签质量相比，预测框与掩膜的平均精度分别提高了10.83和3.42个百分点，与弱监督模型（DiscoBox和Box2Mask）相比，预测框平均精度分别提高了11.28和8.79个百分点，掩膜平均精度分别提高了12.75和10.72个百分点；与全监督模型（CondInst和Mask R-CNN）相比，AutoLNet的预测框平均精度和掩膜平均精度可以达到CondInst模型的94.32%和83.14%，比Mask R-CNN模型的预测框和掩膜平均精度分别高7.54和3.28个百分点。AutoLNet可以利用标签自生成模块自动获得图像中玉米植株标签，在无人工标签的前提下实现玉米苗期图像的实例分割，可为大田环境下的玉米苗期图像实例分割任务提供解决方案和技术支持。     

编译原理课程教学改革探讨

编译原理是一门理论与实践相结合的课程,在计算机教学体系中占有重要的地位。本文分析了编译原理的课程性质、教学现状及存在的问题,探讨了编译原理教学内容、教学手段和方法,提出了课程改革的一些想法及建议。     

基于在线网络课程的《编译原理》翻转课堂的研究

《编译原理》是高校计算机专业的重要基础和骨干课程,具有较强的理论性和实践性。本文分析了编译原理的教学现状,通过对翻转课堂的理解,基于在线网路课程开展编译原理课程翻转课堂的教学研究。经过实践,新的教学方法较好地调动了学生的学习积极性,教学效果有了明显提高。