多尺度融合卷积神经网络的黄瓜病害叶片图像分割方法

黄瓜病害叶片中的病斑区域分割是病害检测与类型识别的关键步骤,分割效果将直接影响病害检测和识别的精度。针对传统方法对于黄瓜病害叶片图像分割精度低和泛化能力弱等问题,提出一种基于多尺度融合卷积神经网络（Multi-Scale Fusion Convolutional Neural Networks,MSF-CNNs）的黄瓜病害叶片分割方法。MSF-CNNs由编码网络（Encoder Networks,ENs）和解码网络（Decoder Networks,DNs）两部分组成,其中ENs为一个多尺度卷积神经网络组成,用于提取病害叶片图像的多尺度信息;DNs基于九点双线性插值算法,用于恢复输入图像的尺寸和分辨率。在MSF-CNNs模型训练的过程中,使用一种渐进微调的迁移学习方法加速模型的训练,提高模型的分割精度。在复杂背景下的作物病害叶片图像数据库上进行病害叶片图像分割试验,并与现有的分割方法全卷积网络（Fully Convolutional Networks,FCNs）、SegNet、U-Net、DenseNet进行比较。结果表明,该MSF-CNNs能够满足复杂环境下的黄瓜病害叶片图像分割需求,像素分类精度为92.38%、平均分割准确率为93.12%、平均交并比为91.36%、频率加权交并比为89.76%。与FCNs、SegNet、U-Net、DenseNet相比较,MSF-CNNs的平均分割精度分别提高了13.00%、10.74%、10.40%、10.08%和6.40%。使用渐进学习训练方式后,训练时间缩短了0.9 h。该方法为进一步的黄瓜病害检测和识别方法研究提供了参考。     

基于改进空洞卷积神经网络的丘陵山区田间道路场景识别

基于机器视觉的自主导航是智能农业机械的主要导航方式之一。丘陵山区复杂的田间道路场景,使得智能农机在田间道路上的自主导航与避障存在较大的困难。该文根据丘陵山区田间道路图像特征,将田间道路场景对象分为背景、道路、行人、植被、天空、建筑、牲畜、障碍、水塘、土壤和杆等11类,构建了基于空洞卷积神经网络的田间道路场景图像语义分割模型。该模型包括前端模块和上下文模块,前端模块为VGG-16融合空洞卷积的改进结构,上下文模块为不同膨胀系数空洞卷积层的级联,采用两阶段训练方法进行训练。利用CAFFE深度学习框架将改进的网络模型与经典的FCN-8s网络模型进行了对比测试,并进行了道路阴影的适应性测试。语义分割测试结果表明:Front-end+Large网络的统计像素准确率、类别平均准确率以及平均区域重合度都最高,而FCN-8s网络最低;Front-end+Large网络在无阴影道路训练集和有阴影道路训练集上的平均区域重合度分别为73.4%和73.2%,对阴影干扰有良好的适应性。该文实现了丘陵山区田间道路场景像素级的预测,能为智能农业机械在田间道路上基于机器视觉的自主导航和避障奠定基础。     

基于混合空洞卷积和注意力多尺度网络的残饵密度估计

及时、准确地估算饵料盘中残留饲料量是提高养殖效益的重要措施。针对虾类养殖场景下残饵检测模型复杂度高、计数精度低的问题,提出了一种基于混合空洞卷积和注意力多尺度网络（hybrid dilated convolution and attention multi-scale network, HAMNet）的残饵密度估计方法。首先,借鉴MCNN（multi-column convolutional neural network）多列架构的思想设计并行卷积块（parallel convolution block, PCB）,使网络在单列架构中提取多种尺度的残饵特征,简化了网络结构并减轻了计算量;同时为了弥补网络结构简化造成残饵特征表示能力略有不足的问题,引入混合空洞卷积块（hybrid dilated convolution block, HDCB）避免信息丢失并增大感受野,增强模型深入挖掘多尺度残饵信息的能力。其次,在网络中嵌入通道注意力机制（channel attention mechanism, CAM）,利用通道之间的相互依赖性重新校准有用特征信息的权重,凸显目标与背景的差异性。最后,针对下采样导致密度图质量差的问题,应用可学习的转置卷积恢复特征图细节信息,进而提升模型计数性能。利用饵料盘条件下采集的残饵图像进行了验证,试验结果表明,与基准模型MCNN相比,HAMNet模型的平均绝对误差、均方根误差和计算量分别降低了44.4%、40.8%和13.7%,参数量仅为0.52 MB。与经典密度估计模型CMTL（cascaded multi-task learning）、SANet（scale aggregation network）、CSRNet（congested scene recognition network）相比,该模型在各项性能指标上保持了最佳平衡,明显处于优势。该研究可为人工智能在水产养殖中快速量化残饵提供参考。     

空洞卷积结合全局池化的卷积神经网络识别作物幼苗与杂草

针对传统Alex Net模型参数大、特征尺度单一的问题,该文提出一种空洞卷积与全局池化相结合的多尺度特征融合卷积神经网络识别模型。通过对初始卷积层的卷积核进行膨胀,以增大其感受野而不改变参数计算量,并采用全局池化代替传统的全连接层来减少模型的参数。通过设置不同膨胀系数的初始卷积层卷积核与全局池化层类型,以及设置不同Batch Size,得到8种改进模型,用于训练识别共12种农作物幼苗与杂草,并从建立的模型中选出最优模型。改进后的最优模型与传统Alex Net模型相比,仅经过4次训练迭代,就能达到90%以上的识别准确率,平均测试识别准确率达到98.80%,分类成功指数达到96.84%,模型内存需求减少为4.20 MB。实际田间预测野芥与雀麦幼苗的准确率都能达到75%左右,说明该文最优模型对正常情况下的幼苗识别性能较好,但对复杂黑暗背景下的甜菜幼苗准确率为60%,对恶劣背景下的识别性能还有待提升。由于模型使用了更宽的网络结构,增加了特征图的多尺度融合,保持对输入空间变换的不变性,故对正常情况下不同作物幼苗与杂草的识别能力较强。该文改进模型能达到较高的平均识别准确率及分类成功率,可为后续深入探索复杂田间背景下的杂草识别以及杂草与幼苗识别装置的研制打下基础。     

基于RGB-D的肉牛图像全卷积网络语义分割优化

基于卷积神经网络的深度学习模型已越来越多的应用于检测肉牛行为。利用卷积操作实现肉牛图像的像素级分割有助于实现远距离、无接触、自动化的检测肉牛行为,为肉牛异常行为早期发现提供必要手段。为了提高复杂背景下肉牛图像语义分割精度,降低上采样过程中的语义分割误差,该文提出基于RGB-D的肉牛图像全卷积网络(fully convolutionalnetworks,FCN)的语义分割优化方法,用深度密度值来量化深度图像中不同像素点是否属于相同类型的概率,并根据深度图像与彩色图像在内容上的互补关系,优化和提升FCN对肉牛图像的语义分割(像素密集预测)精度。通过试验验证,该方法与全卷积网络的最优分割结果相比,可以将统计像素准确率平均提高2.5%,类别平均准确率平均提升2.3%,平均区域重合度平均提升3.4%,频率加权区域重合度平均提升2.7%。试验证明,该方法可以提升全卷积网络模型在复杂背景下肉牛图像语义分割精度。     

基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。     

基于多尺度形态学滤波的高分辨率遥感影像分割

针对目前高空间分辨率遥感影像分割预处理噪声去除过程中,通常都是对影像采用同一尺度,即同一尺寸的结构元素,进行滤波,忽略了不同地类中的噪声尺度不一致的问题。该文基于形态学开闭重建运算,采用加权思想,充分利用不同尺度结构元素能去除对应尺度噪声的特点,结合多个尺度结构元素的滤波结果,提出一种多尺度形态学滤波方法。试验结果表明,该方法能有效抑制由于滤波尺度选择不合适造成的影像“过分割”和“欠分割”问题,适合于对高空间分辨率遥感影像的多尺度噪声去除。     

形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像

针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。     

基于卷积神经网络提取多尺度分层特征识别玉米杂草

为提高作物与杂草识别的准确率、稳定性和实时性,该文以幼苗期玉米及杂草为研究对象,提出了基于卷积神经网络提取多尺度分层特征的玉米杂草识别方法。首先建立卷积神经网络模型,以从图像的高斯金字塔中提取多尺度分层特征作为识别依据,再与多层感知器相连接实现图像中各像素的识别;为了避免目标交叠所带来的问题,对图像进行超像素分割,通过计算每个超像素内部的平均像素类别分布确定该超像素块的类别,再将相同类别的相邻超像素合并,最终实现图像中各目标的识别。试验结果表明:该方法的平均目标识别准确率达98.92%,标准差为0.55%,识别单幅图像的平均耗时为1.68 s,采用GPU硬件加速后识别单幅图像的平均耗时缩短为0.72 s。该方法实现了精确、稳定和高效的玉米与杂草识别,研究可为精确除草的发展提供参考。     

基于多尺度区间插值小波法的牛肉图像中大理石花纹分割

牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。     

基于注意力机制和多尺度轻量型网络的农作物病害识别

准确识别农作物病害并及时防护是保障农作物产量的重要措施。针对传统农作物病害识别模型体积大、准确率不高的问题,该研究提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的轻量型神经网络模型（Lightweight Multi-scale Attention Convolutional Neural Networks,LMA-CNNs）。首先,为减少参数量,使模型轻量化,网络主体结构采用深度可分离卷积;其次,在深度可分离卷积基础上设计出残差注意力模块和多尺度特征融合模块;同时引入Leaky ReLU激活函数增强负值特征的提取。残差注意力模块通过嵌入通道和空间注意力机制,增强有用特征信息的权重并减弱噪声等干扰信息的权重,残差连接能够有效防止网络退化。多尺度特征融合模块利用其不同尺度的卷积核提取多种尺度的病害特征,提高特征的丰富度。试验结果表明,LMA-CNNs模型在59类公开农作物病害图像测试集上的准确率为88.08%,参数量仅为0.14×107,优于ResNet34、ResNeXt、ShuffleNetV2等经典神经网络模型。通过比较不同研究者在同一数据集下所设计的网络模型,进一步验证LMA-CNNs模型不仅拥有更高的识别精度,还具有更少的参数。该研究提出的LMA-CNNs模型较好地平衡模型复杂程度和识别准确率,为移动端农作物病害检测提供参考。     

基于轻量级SSD模型的夜间金蝉若虫检测

为实现夜间树上金蝉若虫的快速准确检测,该研究以自然环境图像数据集为研究对象,结合近距离实际应用场景,考虑到嵌入式系统的模型小型化和计算过程轻量化,在保持精度指标基本不变的前提下,基于适度削减模型深度、宽度的思路对已有目标检测网络MobileNet-SSD提出改进。具体措施包括：删除骨干网络末端的小尺寸特征图卷积层,逐级裁剪模型整体宽度、适当增加中高层卷积深度,在目标检测的分类层和预测框的回归层中使用深度可分离卷积代替传统3×3卷积等措施,先后获取3种改进的精简模型以进行比较。夜间图像测试结果表明,在基本保持网络性能的前提下,改进后的模型大小及计算量均呈现大幅减小,其中最优模型大小从原MobileNet-SSD的15.22 MB减少到1.51 MB,模型的浮点运算量也由原先的1.13×109减少到1.26×108,其平均准确率达90.46%,平均交并比达83.52%,F1分数达92.35%,GPU上的检测速度达179.3帧/s,CPU上的检测速度达到6.49帧/s,与改进前的模型相比具有更好的综合性能,白天图像的试验结果也显示出较好的泛化性能。该文提出的改进模型在大幅减少模型大小及其计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平,更适合部署在移动终端等资源受限设备上,可为金蝉的人工养殖提供有益参考。     

基于轻量级CNN-Transformer混合网络的梯田图像语义分割

梯田是一种传统的农业种植方式,发挥着稳定作物生产与水土保持效能,修筑梯田是发展农业生产的重要措施之一。快速、准确地对梯田区域分布信息进行采集,对提高粮食产量、治理水土流失以及规划区域生态等方面具有重要的作用与意义。无人机图像梯田道路边界模糊、具有较长的带状结构,为了更准确地获取梯田的边缘信息,受MobileVit启发,该研究在MobileViT block中引入了轴向注意力机制(axial attention),并采用编码器-解码器结构,提出了基于轻量级CNN-Transformer混合构架网络模型。模型编码器部分由改进的MobileViT block、融入了条形池化的逆残差模块和空洞空间金字塔池化模块构成,再通过有效设计摆放各模块的位置顺序来实现局部与全局的视觉表征信息交互,得到完整的全局特征表达;利用解码器对编码器提取到的多尺度特征图进行采样和卷积操作得到语义分割结果图。选取PSPNet、LiteSeg、BisNetv2、Deeplabv3Plus、MobileViT在相同测试集上进行对比试验,结果表明,该研究所提模型在精度与速度方面均具有一定的优势,其像素精度可达95.79%,频权交并比可达94.86%,模型参数量为8.32 M,实现了使用较少的参数和简单的方法对复杂无规则的无人机图像梯田区域对象较为准确的分割,将其部署到无人机上可以进一步获取梯田的形状、位置、轮廓等信息,及时准确地掌握梯田边缘信息为预防和修护加固梯田提供重要的依据,同时有助于梯田区域种植面积和范围的统计,以期为梯田和旱作区农业建设的发展提供参考。     

基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法

为提高小麦病害检测精度,实现将模型方便快速部署到移动端,该研究提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法。首先,使用PP-LCNet模型替换YOLOv8网络结构的骨干网络,并在骨干网络层引入深度可分离卷积（depthwise separable convolution, DepthSepConv）结构,减少模型参数量,提升模型检测性能;其次,在颈部网络部分添加全局注意力机制（global attention mechanism, GAM）模块,强化特征中语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;然后,引入轻量级通用上采样内容感知重组（content-aware reassembly of features,CARAFE）模块,提高模型对重要特征的提取能力;最后,使用Wise-IoU(weighted interpolation of sequential evidence for intersection over union)边界损失函数代替原损失函数,提升网络边界框回归性能和对小目标病害的检测效果。试验结果表明,对于大田环境下所采集的小麦病害数据集,改进后模型的参数量及...     

基于RCH-UNet的新疆密植棉花图像快速分割及产量预测

针对复杂棉田环境下传统图像分割技术存在分割精度低、实时性弱和鲁棒性差等问题,该研究以脱叶期新疆密植棉花为对象,结合低空无人机遥感平台,提出一种RCH-UNet（resnet coordinate hardswish UNet）棉花产量快速预测模型。将UNet中传统的CBR（convolution batch normalization ReLU）下采样模块替换为ResNet50,同时将CA（coordinateattention）注意力机制和hardswish激活函数引入UNet,以提高图像特征的提取能力,增强图像分割效果。基于无人机采集的棉花图像数据集评估RCH-UNet模型性能。试验结果表明,在本文构建的棉花图像数据集上,RCH-UNet模型的棉花分割交并比达到92.79%,像素准确率达到96.22%,精确率为96.30%,与原始U-Net、PSPNet和DeepLabv3相比,像素准确率分别提高了9.85、17.67、6.31个百分点。通过RCH-UNet提取棉花像素比和灰度共生矩阵提取纹理特征,结合岭回归分析构建多因素棉花产量预测模型,模型的R²为0.92,预测产量与实际产量平均绝对百分比误差为9.254%。研究结果可为新疆密植棉花产量预测提供技术支持。     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

香蕉假茎制备抗菌敷料的性能分析

为探究香蕉假茎制备为抗菌敷料的可行性,该研究以香蕉假茎为原料,提取香蕉纤维素,经超声粉碎获得香蕉纳米纤维素。经冷冻干燥制成5种浓度的香蕉纳米纤维素气凝胶敷料,探讨气凝胶敷料的性能。结果表明,当香蕉纳米纤维素悬浮液浓度为10 g/L时,所制备气凝胶敷料的溶胀率为3 080%,保水率为1 590%,水蒸汽透过率为810 g/(m2•24 h),有利于吸收伤口处的组织液和维持湿度平衡。在抗菌性的测试中,所制备的气凝胶敷料对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌有抑制作用。研究表明香蕉假茎在生物医学方面的应用具有潜力。     

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的平均准确率均值mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。