【摘 要】
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型.以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化.实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.96
【机 构】
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安徽农业大学工学院,合肥230036;安徽农业大学智慧农业研究院,合肥230036;安徽农业大学工学院,合肥230036;安徽省农业科学院水稻研究所,合肥230031
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型.以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化.实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.962,平均交并比达到0.932;与U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLabV3模型相比,本文模型在不同数据集上平均交并比最高提升0.07,对自然环境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,可为植株定位、对靶喷药、长势识别等应用提供重要依据.
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