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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
葛春磊 张九于 胡春华 杨绪兵 范习健
[目的]针对田间杂草目标存在分布不均匀、尺度不一以及边缘重叠等问题，提出一种基于可见光和近红外图像跨模态交互的双分支分割模型CMFNet-Lite。[方法]首先，基于Transformer模型构建了双分支特征提取网络，分别从近红外和可见光输入中提取光谱和视觉特征；其次，建立基于交叉注意力机制的特征融合模块，将两种特征进行跨模态交互并通过残差网络进行拼接融合，以充分利用不同模态各自的信息，形成优势互补；最后将融合后的特征图送入多层感知机进行杂草分割掩码预测。此外，本文进一步利用可分离卷积替代常规卷积，以降低模型参数量和提升推理速度。[结果]在Sugar Beets 2016数据集上的试验结果表明，所提方法较基于卷积神经网络和近年来采用混合CNN和Transformer架构的分割模型有较大提升，mIoU和mAcc分别为92.73%和95.52%。轻量化模型的参数量为8.5 M，单幅图像检测速率为6.3帧/秒。同时，消融试验表明，本方法比未融合特征的Segformer分割模型，mIoU和mAcc分别提高了6.22%和4.1%。[结论]本文方法验证了融合多模态信息相比于仅使用单模态输入更有助于田间杂草区域的精细化感知，可为精确除草作业提供技术支持。
关键词：
杂草分割 多模态融合 注意力机制 轻量化
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
胡耀华 郭康权 铃木孝范 野口刚 胡西红 佐竹隆显
【目的】明确可见光和近红外光谱快速无污染检测猪肉颜色的可行性。【方法】采用漫反射光纤探头测定真空包装猪肉的光谱,用国际发光照明协会(CIE)规定的亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)、色相和饱和度对猪肉颜色进行评价。【结果】测得任意厚度真空包装猪肉的可见光谱和近红外光谱,经二阶微分处理,用偏最小二乘法进行回归分析后,所有肉色的相关系数均大于0.83,且预测值与测定值之间无显著差异。【结论】用漫反射光纤探头的可见光和近红外光谱可以预测猪肉肉色,且精度较高。利用可见光和近红外光谱可以实现猪肉颜色的快速无污染检测。
关键词：
猪肉 肉色检测 可见光 近红外光谱
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
陈珠琳 王雪峰 孙汉中
【目的】檀香是一种典型珍贵树种,在幼龄期时,不合理的田间施肥会影响其正常生长,降低存活率。因此,本文提出了一种基于可见光-近红外图像的幼龄檀香全磷营养诊断方法,为实时监测珍贵树种生长状态及养分需求提供参考。【方法】通过将野外获取的檀香图像转换到HSI颜色空间,提取S和I通道,利用二者在使用Otsu分割后产生的优势互补,并结合形态学运算,从复杂背景中提取出檀香。计算出形状、纹理和光谱及植被指数特征后,分别使用显著性分析(ST)和平均影响值(MIV)方法进行变量筛选,并使用遗传算法(GA)初始化BP神经网络的权值和阈值,最终得到预测结果。【结果】(1)复杂背景下的檀香分割中,S通道和I通道相结合可以将大部分背景(天空、土壤、其他绿色植物)与目标檀香分割开,同时结合7×7中值滤波、形态学运算和超G因子,将其他毛刺去除。与常用的支持向量机相比,本文提出的分割算法结果更接近于目视解译,像素数和颜色误差更小。(2)对不同施磷水平下各特征进行分析发现,适当增加施磷量有利于促进叶绿素的形成,使得纹理更均匀清晰,加快叶片生长;当过量时则会破坏叶绿体,造成叶片组织出现变化,导致叶片黄化,叶片出现网状脉纹,增加了纹理复杂程度。(3) ST与MIV筛选出的变量差异较大,通过GA-BPNN训练结果可知,MIV方法筛选出的变量对全磷含量的影响更大,预测集得到的决定系数达到0. 801,平均残差为0. 032 g/kg,均方根误差为0. 666 g/kg。【结论】通过处理可见光-近红外图像,实现了幼龄檀香的全磷含量诊断,有效提高了磷肥利用率,同时也可以减小过量施肥引起的地下水污染等生态问题。
关键词：
檀香 可见光 近红外 全磷含量 图像分割
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵静 李志铭 鲁力群 贾鹏 杨焕波 兰玉彬
【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法(support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE)和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机(SVM)模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李志铭 赵静 兰玉彬 崔欣 杨焕波
【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。
[期刊] 草业科学
[作者]
于惠 吴玉锋 牛莉婷
及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果。研究结果表明:归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index, NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56%和3.06%。监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘广霖 郭焱 劳彩莲 徐兴阳 秦春丽
为实时、准确地获取原位土壤含水量信息，利用可见／近红外光谱技术，分别使用全局偏最小二乘（ＰＬＳ）建模、局部ＰＬＳ建模方法，对田间原位土壤含水量进行快速估测。结果表明：全局ＰＬＳ模型中，其建模集的决定系数（Ｒ～２）、交叉验证均方根误差（ＲＭＳＥＣＶ）分别为０．９４３和１．７５０％，检验集的决定系数（Ｒ～２）、预测均方根误差（ＲＭＳＥＰ）分别为０．９５６和１．２６０％。局部ＰＬＳ模型中，分别比较了选取定标子集的２种方法（欧氏距离法和马氏距离法），采用欧氏距离法和马氏距离法选取定标子集进行建模的Ｒ～２值分别为０．９７４和０．９７９，ＲＭＳＥＰ值分别为０．９７６％和０．９４３％。因此，将可见／近红外光．．．
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
吴兰兰 徐恺 熊利荣
提出了基于视觉注意模型的苗期油菜/杂草图像检测方法。针对苗期油菜大田环境,获取油菜/杂草RGB原始图像。根据原始图像颜色分布特点改进Itti模型,生成系列特征显著图,结合区域生长算法分割出感兴趣区域。针对该区域提取形状和纹理特征参数作为支持向量机输入量,判别出所有油菜区域,最后融合原始图像和油菜区域获取最终株间杂草区域。结果表明:与局部迭代阈值法和最大类间方差法相比,本研究提出的图像分割方法更优,正确分割目标概率、错误分割目标概率及漏分割目标概率分别为92.46%、3.26%及7.54%;针对形状、纹理、
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
郭朋 李文彬 徐道春 白效鹏 王梓耘
【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法，为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先，通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次，针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域，去除非杂草轮廓，保留杂草轮廓。然后，利用ZhangSuen细化算法提取杂草轮廓骨架线，并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后，利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略，实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素，相比平均质心法减少了14%，相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下，融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm，误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度，降低了单一方法的定位误差，可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
林奕桐 梁健 刘书田 贾书刚 玉建成 侯彦林
【目的】探究基于无人机可见光通道和支持向量机（SVM）模型的柑橘黄龙病个体识别方法，为生产上快速、高效发现柑橘黄龙病病株提供参考依据。【方法】构建2套基于SVM的识别模型，先通过柑橘黄龙病黄化识别模型确定具备黄龙病黄化特征的植株，再通过黄龙病斑驳特征识别模型对黄化植株的叶片进行斑驳特征分析确认黄龙病植株；对模型进行1次个体识别试验和2次普适性验证试验。【结果】对于黄龙病植株黄化特征识别，红（R）、绿（G）、蓝（B）、色调（H）和明度（V）在光谱分布上均具备特征性，可作为柑橘黄龙病黄化识别模型的输入变量；对于黄龙病叶片斑驳特征识别，通过叶片左、右部分平均反射率之差（D_(rl)）和上、下部分平均反射率之差（D_(ub)）及波形振幅的平均值（■）可有效排除缺素及其他非黄龙病黄化病害对识别结果的干扰，上述3个指标可作为柑橘黄龙病斑驳特征识别模型的输入变量。在个体识别试验中，对28株柑橘进行基于无人机可见光通道和SVM模型的柑橘黄龙病个体识别，识别准确率达100.00%。在中国南方柑橘黄龙病防治研究中心果场开展的普适性验证试验中，对4383株柑橘进行识别，非黄龙病个体识别准确率达100.00%，黄龙病个体识别准确率为89.47%；在广西南宁市武鸣区四明村果园开展的普适性试验中，非黄龙病个体识别准确率为97.30%，黄龙病个体识别准确率为86.67%。【结论】基于无人机可见光通道和SVM机模型的柑橘黄龙病个体识别方法能较好地识别柑橘种植区的黄龙病植株，且相较于高光谱识别方法成本更低，可在柑橘种植区域黄龙病防治中广泛应用。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
范德耀 姚青 杨保军 周营烽 管泽鑫 唐健
随着计算机与电子技术的发展,田间杂草识别与除草技术逐步走向智能化,自动除草系统成为国内外研究热点。本文对组成田间杂草识别与自动除草系统的4个主要模块(系统导航模块、图像采集与处理模块、杂草识别模块和除草控制模块)分别进行了综述和分析,并指出目前研究中存在的问题及今后努力的方向。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李阳 许凌复 崔渭刚 刘竞宇 刘丽
针对现有3DU-Net网络在脑肿瘤分割中存在的训练过程中损失函数值难以降低，对增强瘤、肿瘤核分割精度较差等问题，该文提出了某模型网络的优化方案。首先使用残差网络结构降低训练难度；进一步引入注意力机制对多模态MRI的融合权值进行自适应学习，充分利用不同模态特征信息；最后在网络解码器部分采用双路卷积结构，提高了网络的特征提取能力。实验结果表明，改进后的网络训练损失函数更容易收敛到较小值，且对3种肿瘤的平均分割Dice系数提高了0.018 9，平均Hausdorff距离缩短了1.197 1，在整体分割性能上优于改进前的网络。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李丹丹 金森
图像法在林火蔓延速率测定中应用很广,但多数研究没有给出该方法的测定误差。采用图像法、标杆法和热电偶法对室内点烧实验的蔓延速率进行了测量,以标杆法和热电偶法的结果为基准,给出了图像法蔓延速率测定的误差,并对影响图像法测量精度的一些因子进行了分析。结果表明:1)以标杆法为基准,可见光图像测量的蔓延速率的平均绝对误差为0.035 4 m·min-1,平均相对误差为3.49%;以热电偶法为基准,可见光图像测量的蔓延速率的平均绝对误差为0.034 4 m·min-1,平均相对误差为3.31%。图像法与标杆法和热电偶法无显著差异。标杆法和热电偶法只能测得特定点或部分时段的蔓延速度,可见光图像测量法可以测量...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
刘小燕 杨治平 黄璜 胡立冬 陈艳芬 文祝友
为了克服水稻田大量施用化学农药除草的弊端,对中稻和晚稻的稻鸭共生田中杂草种群的消长动态进行系统研究.结果表明,稻田养鸭对杂草的控制效果为98.5%~99.3%,比施用化学除草剂的效果高6.9%~16.1%.放鸭田不仅消除了杂草危害,而且省工、省药、增产、增收,是一项一举多得的生物除草技术.
关键词：
水稻 鸭 生态系统 杂草 生物除草
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
韩坤 潘海为 张伟 边晓菲 陈春伶 何舒宁
多模态医学影像信息已经在计算机辅助检测和诊断中被广泛地应用。在对Alzheimer病(Alzheimer’s disease, AD)的分类与诊断中,结合多个模态医学影像的特征信息能够更加准确且全面地对同一AD主题进行分类与诊断。该文提出了一种基于卷积神经网络的模型结构,分别对AD病患的磁共振图像(MRI)和正电子发射型计算机断层显像(PET)图像进行3D卷积操作来提取各自模态的特征信息,并应用模型融合方法对模态特征信息加以融合,从而得到包含更加丰富的多模态特征信息。最后用全连接神经网络将上述提取的多模态特征信息进行分类预测。通过在AD神经影像学倡议(Alzheimer’s disease neuroimaging initiative, ADNI)公开数据集上的实验结果表明:该文所提出的模型在准确率(accuracy, ACC)和曲线下面积(area under the curve, AUC)的性能评价中都取得了更加优越的结果。
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