基于多头自注意力机制的茶叶采摘点语义分割算法

茶叶采摘点定位是茶叶选择性采摘的关键技术之一,在茶树采摘场景中,存在采摘点尺度小、背景干扰大、光照情况复杂等问题,导致准确分割茶叶采摘点成为难题。本研究针对茶园场景下采摘点精确分割问题,构建了一种基于多头自注意力机制结合多尺度特征融合的语义分割算法——RMHSA-NeXt。首先使用ConvNeXt卷积神经网络提取图像特征;其次构造基于残差和多头自注意力机制的注意力模块,将模型注意力集中于分割目标,增强重要特征的表达;再次通过多尺度结构(Atrous spatial pyramid pooling, ASPP)将不同尺度的特征进行融合,在其中针对采摘点特性,在融合过程中使用条状池化(Strip pooling),减少无用特征的获取;最后通过卷积以及上采样等操作完成信息的解码,得出分割结果。试验表明,茶园环境下该模型可以对采摘点进行有效分割,模型的像素准确率达到75.20%,平均区域重合度为70.78%,运行速度达到8.97 f/s。基于相同测试集将本文模型与HRNet V2、EfficientUNet++、DeeplabV3+、BiSeNet V2模型进行对比,结果表明相比于其他模型同时...     

沼液防治小麦赤霉病的研究

本文研究沼液防治小麦赤霉病的效果,并与对照和多菌灵进行比较,得出下列结论: 1.采用正常运行的沼气池生产的沼液防治小麦赤霉病发病率比对照下降20.71％,相对防治效果提高44.88％,与多菌灵防效相当。 2.沼液防治小麦赤霉病,以不稀释在小麦盛花期亩喷50公斤效果最好。 3.沼液防治小麦赤霉病,不需投资,便于推广,避免使用农药造成的环境污染。     

基于生成对抗网络与ICNet的羊骨架图像实时语义分割

研究了羊骨架图像生成技术与基于ICNet的羊骨架图像实时语义分割方法。通过DCGAN、SinGAN、BigGAN 3种生成对抗网络生成图像效果对比,优选BigGAN作为羊骨架图像生成网络,扩充了羊骨架图像数据量。在此基础上,将生成图像与原始图像建立组合数据集,引入迁移学习训练ICNet,并保存最优模型,获取该模型对羊骨架脊椎、肋部、颈部的分割精度、MIoU以及单幅图像平均处理时间,并以此作为羊骨架图像语义分割效果的评判标准。结果表明,最优模型对羊骨架3部位分割精度和MIoU分别为93.68%、96.37%、89.77%和85.85%、90.64%、75.77%,单幅图像平均处理时间为87 ms。通过模拟不同光照条件下羊骨架图像来判断ICNet的泛化能力,通过与常用的U Net、DeepLabV3、PSPNet、Fast SCNN 4种图像语义分割模型进行对比来验证ICNet综合分割能力,通过对比中分辨率下不同分支权重的网络分割精度来寻求最优权值。结果表明,ICNet与前3种模型的分割精度、MIoU相差不大,但处理时间分别缩短了72.98%、40.82%、88.86%;虽然Fast SCNN单幅图像处理时间较ICNet缩短了43.68%,但MIoU降低了4.5个百分点,且当中分辨率分支权重为0.42时,ICNet分割精度达到最高。研究表明本文方法具有较高的分割精度、良好的实时性和一定的泛化能力,综合分割能力较优。     

基于扇环形区域图像分割的小麦秸秆截面参数测量方法

针对小麦秸秆截面显微图像中组织成分的结构和灰度特征,研究了一种扇环型分区域图像分割方法,用于精确分割厚壁、维管束等关键组织结构。小麦秸秆截面的内外侧轮廓构成了一个近似的环形区域。先粗略定位厚壁和维管束所属的圆环区域。依据定位信息,以截面中心为起点向圆环外轮廓画射线,将圆环划分为大量的扇环形小区域。用Otsu算法对各个小区域进行独立的阈值分割,再对分割结果进行拼接等后续处理,得到完整的厚壁或维管束,最后以此为基础精确测量秸秆截面的各种参数。实验结果表明,与传统的Otsu算法相比,该方法对显微图像采集过程中切片、染色、拍照等环节导致的低质量图像具有较高的分割准确性和鲁棒性,在提高了切片样本利用率的同时降低了人工劳动强度。该测量系统对各类参数的测量精度均大于94.6%。     

基于深度语义分割网络的荔枝花叶分割与识别

针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题,提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法.首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像;然后制作标签,并进行数据增强;构建深度为34层的ResNet主干网络,在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块,提取荔枝花、叶片的特...     

小麦赤霉病发生的气象条件及防治对策

分析了河南省漯河市2012年主要小麦品种赤霉病严重发生的气象条件,提出了今后的防控对策。     

静电喷雾施药防治小麦赤霉病的试验研究

阐述了为进一步验证静电喷雾器的防治效果,制订了静电喷雾施药防治小麦赤霉病的试验方案,并进行对比试验.在综合试验的基础上,对试验的结果进行初步分析     

基于注意力机制和边缘感知的田梗提取模型

田埂精确提取是数字化农业管理的重要前提。针对由于遮挡、斑秃等因素干扰,给基于语义分割方法提取田埂带来困难问题,提出一种基于注意力机制和边缘感知模块的U-Net网络实现田埂提取。首先,将多信息注意力引入U型分割网络的下采样中,增强相邻层之间的上下文信息,提升对田埂区域语义特征的表示能力。其次,将边缘感知分割模块应用至U-Net解码部分的每一层,在不同语义特征层提取田埂边缘信息,提高田埂区域语义分割精度。最后,联合边缘感知损失与语义分割损失构建联合损失函数,用于整体网络优化。通过对安徽省淮北市濉溪县小麦基地采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证,实验结果表明,本文模型语义分割像素准确率高达95.57%,平均交并比达到77.48%。     

基于语义分割与实例分割的玉米茎秆截面参数测量方法

茎秆微观结构与其力学性能密切相关,影响作物的抗倒伏性能。但作物茎秆微观表型参数难以通过人工方式获取,因此急需自动化的测量方法。本研究以玉米为材料,通过光学显微镜获得玉米茎秆横截面切片图像,基于深度学习架构融合ResNet和Unet构建语义分割Res-Unet网络模型,对截面表皮、周皮和髓区3个功能区域进行分割;针对维管束数量多、面积小、密度大的特点,以EfficientDet作为基础网络架构,根据维管束尺寸小的特性,减少双向特征图金字塔(BiFPN)的层数,达到提高推理速度、减少显存占用量的目的,同时添加掩膜分割分支,构造新的网络Eiff-BiFPN实现对维管束的分割。实验结果表明,功能区域分割的平均DICE达到88.17%;维管束分割的AP₅₀和AP_50:70分别达到88.78%和72.80%。根据分割结果,可以获得玉米茎秆截面尺寸、各功能区域尺寸和维管束数量、面积等微观结构参数。本文方法具有精确性、实时性和可用性,可用于玉米茎秆微观结构参数的自动化测定,为作物抗倒伏研究提供技术基础。     

基于语义分割的食品标签文本检测

食品包装上的标签文本含有生产日期、营养成分、生产厂家等食品相关信息,这些不仅为消费者购买食品提供了重要依据,也有助于食品监督抽检机构发现潜在的食品安全问题。食品标签文本检测是食品标签自动识别的前提,有助于降低人工录入成本、提高数据处理效率。基于食品包装图像构建数据集,提出了一种基于语义分割的距离场模型,以检测食品标签。该模型包含像素分类和距离场回归两类任务,其中像素分类任务分割处理图像中的文本区域,距离场回归任务预测文本区域内的像素点到该区域边界的归一化距离。为提升模型的检测性能,在回归预测模块中通过增加注意力模块优化模型结构,并针对距离场回归任务损失值过小、影响模型训练优化问题对其损失函数进行了改进。消融实验结果表明,增加注意力模块和损失函数的改进使得模型的准确率分别提高了4.39、3.80个百分点,有效提高了检测准确率。食品包装图像数据集的对比实验表明,采用本文模型检测食品标签文本具有较好的性能,其召回率、准确率分别达到87.61%、76.50%。     

基于深度学习的无人机水田图像语义分割方法

为高效获取水田信息提高精准农业应用水平,提出一种基于深度学习的无人机水田图像语义分割方法。首先,采集无人机水田图像并制作一套高分辨率水田数据集,使用双边滤波去除图像噪声;然后,通过调整编码器获取更为细致的田块边界特征信息;最后,改进解码器融合更多浅层特征并采用深度可分离卷积解耦图像深度信息与空间信息,获得改进网络结构的DeepLabv3+模型。试验结果显示,改进模型的像素精度和平均交并比分别为96.04%和85.90%,与原始模型相比提升2.09%和4.66%;与典型的UNet、SegNet和PSPNet语义分割模型相比,各项指标均有不同程度的提高。本文方法能够实现准确、高效的水田分割,为进一步获取水田边界定位信息和构建高精度农田地图提供重要基础。     

融合强化注意力机制的农田杂草识别方法

针对农作物与杂草交叉生长,导致杂草等目标难以识别的问题,提出一种融合强化注意力机制的农田杂草识别方法。首先,利用主干网络进行特征提取,并在此基础上提出一种强化注意力模块,从水平和垂直等两个维度细粒度进行位置特征编码,通过计算原始主干网络提取的特征与位置编码之间的偏移量,强化目标物体的定位与识别;然后,在单层注意力机制的基础上,引入上下文关系链条,进一步强化模型的泛化性能,最后,结合迁移学习的训练方式缓解小样本数据集极易造成过拟合的问题。通过测试单一目标物体和交叉生长的多目标物体在晴天、雨天和阴天等多场景环境下的识别性能,结果表明,本文方法分别可以实现单一目标物体和交叉生长的多目标物体92.84%和90.01%的平均识别准确率。     

基于注意力机制的农资标签文本检测

农资包装上的文本含有登记证号、有效成分含量、生产许可证号、产品标准号等产品相关信息,这些不仅为农民购买农资提供重要的依据,还有助于农资监督机构发现影响农资安全的问题,同时也对出口农资的识别有极大的帮助。基于农资包装图像构建数据集,提出一种基于注意力机制的农资标签文本检测模型,该模型使用Swin-Transformer作为骨干网络,采用FPN提取文本特征,设计双特征融合模块(Twin Feature Fusion Module, TFFM)来统合局部特征和全局特征,预测阶段采用缩放式扩展算法来生成文本边框。该模型在自建农资包装图像数据集上的试验结果表明：其准确率、召回率和F值分别为91.4%、87.3%和89.3%,均优于主流方法,对农资包装图像文本检测任务具有一定的优越性。     

基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法

为实现水稻病害图像的快速、准确识别,提出一种基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法。该方法首先引入轻量级卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核(Mobile Inverted Bottleneck Convolution, MBConv),然后利用Ghost模块优化网络中的卷积层,降低网络的参数量和计算量,最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度。在由572幅水稻白叶枯病、稻粒黑粉病、稻曲病、稻胡麻斑病和健康叶片5类水稻图像构成的测试集上,本文所提方法的识别准确率为95.63%,较EfficientNet-B0提高1.75%;分别比同类经典神经网络VGG16、Inception-V3、ResNet101和DenseNet201提高8.39%、4.72%、3.67%和1.05%。本文所提方法模型参数量为4.4 M,较EfficientNet-B0减少2.8 M;相比于对照网络,其参数量仅是这些网络模型参数量的9.05%、18.37%、...     

基于Mask R-CNN的蘑菇成熟度检测方法

蘑菇成熟度是判断蘑菇是否可采摘的决定性依据,当前大多数蘑菇培育基地都是依靠人工经验判断蘑菇是否成熟,这不仅对人工经验要求极高,而且增加了劳动强度。针对上述问题,研究了一种基于Mask R-CNN网络的蘑菇目标检测及识别方法,对蘑菇进行单体分割从而判断其成熟度。试验结果表明,该方法能对蘑菇是否成熟做出准确判断,对推广蘑菇的智能化种植具有重要意义。      

基于VPN技术实现医保公网专用方案

随着医疗保险事业的发展,信息化平台的建设日益突出,如何降低网络通讯成本成为我们的一个问题。本文从DDN专线方案与VPN方案入手,提出解决上述问题的方案。     

基于VPN技术实现医保公网专用方案

随着医疗保险事业的发展,信息化平台的建设日益突出,如何降低网络通讯成本威为我们的一个问题.本文从DDN专线方案与VPN方案入手,提出解决上述问题的方案.     

基于改进GrabCut算法的黄瓜植株图像分割

植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一.以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法.用室...     

Water-conserving wheat irrigation schedules based on climatic records

Summary Correlations between spring rainfall and grain yield were determined for four winter wheat cultivars (Triticum aestivum L. em. Thell. Triumph, Wichita, Concho, and Triumph 64), grown between 1950 and 1977 under dryland conditions at Stillwater, in the East Central region of Oklahoma, and at Goodwell, located in the drier, western part of the state.At Stillwater, all but one of the cultivars exhibited maximum positive correlations between rainfall and yield in the fourth week of March, when stem-extension occurs. Smaller positive correlations were observed in mid-April when flowering. Results at Goodwell were similar except that the correlations between rainfall and yield were lower and occurred earlier than at Stillwater and showed a less marked secondary peak at flowering. These results agree with those of experiments in which irrigation has been applied at different growth stages of wheat, and have shown that both stem-extension and flowering are critical stages of water requirement. As the results of this climatic study show that the peak correlations between rainfall and yield occur at these same two stages, it is suggested that long-term climatic data could be used to determine optimum timing for irrigation of wheat.Such an approach should save water and energy by limiting irrigation to those times when analysis of local records demonstrates the maximum positive correlation between rainfall and yield.     

基于阈值分割法的茶叶嫩芽识别研究

嫩芽识别是实现名优茶智能采摘的前提,因此,利用数码相机采集了清明时期贵州大学和贵州农科院茶园茶叶图像,并以茶叶图像为对象,研究了茶叶嫩芽的识别方法。首先对1KGB颜色模型的色差法（R—B）进行分析,然后以该算子为分割分量,对比研究了多种阈值分割法的优缺点和分割效果。试验结果表明,所研究的分割方法都能有效区分嫩芽和背景,其中ostu法和迭代阈值法的识别效果较好,嫩芽识别准确率为90％左右。