基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 朱轶萍

作者： 朱轶萍;吴华瑞;郭旺;吴小燕

作者机构：

关键词： 结球甘蓝;语义分割;叶球识别;注意力机制;特征选择;特征对齐

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2024 年 03 期

页码： 128-137

收录情况： CSCD

摘要： [目的/意义]叶球是结球甘蓝的重要部分，其生长发育对田间管理至关重要。针对叶球分割识别存在大田背景复杂、光照不均匀和叶片纹理相似等问题，提出一种语义分割算法UperNet-ESA，旨在能快速、准确地分割田间场景中结球甘蓝的外叶和叶球，以实现田间结球甘蓝的智能化管理。[方法]首先，采用统一感知解析网络（Unified Perceptual Parsing Network, UperNet）作为高效语义分割框架，将主干网络改为先进的ConvNeXt，使得模型在提升分割精度的同时也能具有较低的模型复杂度；其次，利用高效通道注意力机制（Efficient Channel Attention, ECA）融入特征提取网络的各阶段，进一步捕捉图像的细节信息；最后，通过将特征选择模块（Feature Selection Model, FSM）和特征对齐模块（Feature Alignment Model, FAM）集成到特征金字塔框架中，得到更为精确的目标边界预测结果。[结果和讨论]在自制结球甘蓝图像数据集上进行实验，与目前主流的UNet、PSPNet和DeeplabV3+语义分割模型相比，改进UperNet方法的平均交并比为92.45%，平均像素准确率为94.32%，推理速度为16.6 f/s，能够达到最佳精度-速度平衡效果。[结论]研究成果可为结球甘蓝生长智能化监测提供理论参考，对甘蓝产业发展具有重要的应用前景。

分类号： TP391.41`TP18`S635.1

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