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林业机械与木工设备期刊
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基于Mask R-CNN的葡萄叶片实例分割
基于Mask R-CNN的葡萄叶片实例分割
作者:
乔虹
冯全
王书志
赵兵
原文服务方:
林业机械与木工设备
MaskR-CNN
实例分割
复杂背景
天气条件
葡萄叶片
摘要:
在大田环境下对葡萄生长状态和病虫害进行长期动态自动监测,需要对监控摄像头拍摄的每张单个叶片进行实例分割,工作量大,为解决这一问题采用了基于Mask R-CNN的实例分割算法.该算法是在Faster R-CNN的基础上增加一个能在候选区域上进行分割任务的分支,葡萄叶片图像首先通过区域卷积神经网络生成候选区域,利用Fast R-CNN的卷积层提取葡萄叶片的整体特征,得到特征图;再由ROIAlign对特征图进行像素校正,并对每一个ROI预测,得到其类别及预测框,每一个ROI再通过一个全卷积网络对每个像素进行分类和分割.对不同天气下正常的葡萄叶片、病害叶片以及不同品种的葡萄叶片图像进行分割试验,结果表明,本算法对正常叶片、病害叶片及不同品种叶片分割的平均精度(average precision,AP)分别是0.9108、0.9068、0.9044、0.8845、0.9028.该方法对不同天气及复杂背景下的叶片实例分割都具有较好的鲁棒性和较高的精度.
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基于深度卷积网络的葡萄簇检测与分割
目标检测
实例分割
Mask R-CNN
Cascade Mask R-CNN
ResNet50
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篇名
基于Mask R-CNN的葡萄叶片实例分割
来源期刊
林业机械与木工设备
学科
关键词
MaskR-CNN
实例分割
复杂背景
天气条件
葡萄叶片
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
研究与设计
研究方向
页码范围
15-22
页数
8页
分类号
TP751
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-2953.2019.10.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王书志
西北民族大学电气工程学院
26
112
5.0
9.0
2
冯全
甘肃农业大学机电工程学院
64
369
11.0
14.0
3
乔虹
甘肃农业大学机电工程学院
2
7
2.0
2.0
4
赵兵
甘肃农业大学机电工程学院
2
9
2.0
2.0
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(18)
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节点文献
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葡萄叶片
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
林业机械与木工设备
主办单位:
国家林业局哈尔滨林业机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-2953
CN:
23-1405/S
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1966-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4723
总下载数(次)
0
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林业机械与木工设备2019年第7期
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