基于全卷积神经网络的云杉图像分割算法

• 作者: 王成翰 赵燕东 陈锋军 顾梦梦
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云杉 图像分割 无人机 苗木库存统计 全卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 188-194,210
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.12.024

摘要

以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法.利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集.以VGG16为基础建立云杉分割FCN模型,利用Tensorflow框架实现和训练网络,通过共享权值和逐渐降低的学习速率,提高FCN模型的训练性能.选择像素精度(PA)、均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和频权交并比(FWIoU)4个语义分割评价指标评价测试结果.FCN模型分割云杉图像,PA和MPA达到0.86,MIoU达到0.75,FWIoU达到0.76,处理速率达到0.085 s/幅,有效地解决了光照变化、云杉个体差异、地面杂草干扰和植株之间粘连的影响.与HSV颜色空间阈值分割以及K均值聚类分割算法比较,FCN模型的MIoU分别提高0.10和0.38.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锋军	北京林业大学工学院	19	76	4.0	8.0
3	赵燕东	北京林业大学工学院	90	889	15.0	26.0
9	王成翰	北京林业大学工学院	1	4	1.0	1.0