文献类型： 中文期刊
作者： 宋振帅 1 ; 周艳 2 ; 钟灵 2 ; 仪杰 1 ; 宋龙 2 ; 何磊 2 ;
作者机构： 1.江苏航空职业技术学院航空工程学院
2.新疆农垦科学院机械装备研究所
关键词： 枝条识别;修剪点坐标;提取;预训练权重;CBAM(注意力机制)
期刊名称： 湖北农业科学
ISSN： 0439-8114
年卷期： 2024 年 008 期
页码： 39-46
收录情况： 北大核心
摘要： 为了实现休眠期果树的修剪识别问题,研究了基于语义分割的网络模型识别修剪枝条与确定修剪点坐标的方法。通过双目相机搭建了视觉系统获取果树的数据集,采用分别融入预训练权重与CBAM(注意力机制)的VGG16和RestNet-50作为U-Net主干特征提取网络的2种深度学习模型分割修剪枝条,同时获取其效果并进行对比。在获得的分割图像基础上采用骨架提取和修剪点聚类2种方法进行修剪点坐标的确定。结果表明,基于VGG16特征提取网络的U-Net模型识别结果较好,该模型在测试集的平均交并比(MIOU)、平均像素准确率(MPA)和训练时F分数分别为84.80%、91.83%和92.679%。分割出人工模拟果树的模型图像,采用修剪点聚类的方法,可以较快、实时地确定修剪点的二维坐标,为实现修剪作业奠定基础。
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