基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

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。

Real-time semantic segmentation of farmland at night using infrared thermal imaging