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基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割
基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割
作者:
张善文
王振
赵保平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积神经网络
图像分割
作物病害
级联卷积神经网络
摘要:
针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络(Cascade Convolutional Neural Network,CCNN)的作物病害叶片图像分割方法.该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成.基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络(Regional Detection Network,RD-net),利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位.基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络(Regional Segmentation Network,RS-net),并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割.在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23 s.实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考.
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文献信息
篇名
基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
卷积神经网络
图像分割
作物病害
级联卷积神经网络
年,卷(期)
2020,(15)
所属期刊栏目
工程与应用
研究方向
页码范围
242-250
页数
9页
分类号
TP391.4
字数
7402字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0193
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
张善文
西京学院信息工程学院
54
275
8.0
15.0
2
王振
西京学院信息工程学院
5
6
1.0
2.0
3
赵保平
4
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(143)
参考文献
(16)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
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卷积神经网络
图像分割
作物病害
级联卷积神经网络
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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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