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1.
准确提取耕地信息对农业资源调查、遥感估产以及灾害监测等具有重要意义,从遥感图像中提取耕地的信息属于图像识别和分类的问题,目前深度学习是非常适合的方法。以语义图像分割(Deeplab)模型为基础,选择耕地为提取目标,建立了一种从高分2号遥感影像上提取耕地信息的方法耕地提取语义图像分割(ECLDeeplab)。首先分析了耕地在高分2号遥感影像上的表现特点;其次依据耕地的具体特点对Deeplab的结构进行调整,形成了能够提取耕地的网络结构;最后用训练成功的网络进行提取耕地,得到精度较高的分割结果。应用方法对山东省肥城市的2016年12月至2017年3月的10幅影像进行了试验,试验结果表明,该方法获取的耕地精度为88.3%,提取耕地信息得到了较好的结果。 相似文献
2.
针对不同玉米病害图片有不同的形状特征,提取玉米病害图像的8个多重分形谱值作为玉米病害的形状特征参数,并用这8个特征参数来索引图像数据库,采用学习向量量化(LVQ)神经网络进行样本训练、分类识别.研究结果表明,该方法对玉米病害的识别有较高的识别率、91％以上. 相似文献
3.
通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数.根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别.结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95％以上. 相似文献
4.
针对不同小麦病害有不同的形状特征,利用多重分形分析提取小麦病害图像的8个多重分形谱值作为小麦病害的形状特征参数,并利用这8个特征参数来索引图像数据库作为学习向量量化(LVQ)神经网络的输入,进行样本训练、分类识别.试验结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达90.0％以上. 相似文献
5.
基于全信息理论的农业信息检索系统(英文) 总被引：5，自引：0，他引：5
通过分析语法、语义、语用信息,建立了基于全信息的农业信息检索系统ACIS。该系统的框架:①信息采集模块。主要负责网络信息采集,可以是WEB表层数据,也可以是deepweb数据,相当于搜索引擎中的网络蜘蛛;②信息抽取模块。对采集到的数据进行信息抽取。抽取过程要根据全信息知识库中的语用感知信息和语用施效信息进行具体事件的抽取。提取有价值的信息放入资源数据库,这是与传统信息检索系统最主要的不同之处。通过测试,ACIS系统充分考虑了用户需求,建立在语法、语义、语用的基础之上,对检索环境和目标有一定理解,能更准确地找到所需要的信息,指导用户的检索过程。 相似文献
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卷积神经网络是一种特殊的人工神经网络,通过卷积核遍历图获取更多的目标特征信息。近年来,遥感技术发展迅速并被广泛应用于土地利用分析、作物分类识别、作物生长监测和病虫害检测,卷积神经网络为提取农业遥感图像的有效信息提供了新方法。卷积神经语义分割网络可根据语义信息对遥感图像像素点进行标注分割,在计算机计算能力逐步提高的前提下,分割网络结构优化,深度加深,分割准确率提高,性能提升。针对实际需要网络侧重于模块化设计改进,在土地利用分析和农作物分类识别应用中,改进的网络分割边缘细化、清晰,且像素准确率较高。在作物生长监测和病虫害识别方面,模块化改进使网络可高效实现分割任务、满足实际需要,卷积神经网络对农业遥感图像信息的语义分割为农业现代化和精细化管理提供了信息支撑。 相似文献
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常炳国 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2011,38(12):62-65
提出了一种图像特征融合新方法,应用于分析和挖掘图像中蕴含的丰富信息.基于神经网络学习功能构建图像特征与内涵之间的映射关系,达到挖掘图像内涵的目的.研究以文物图像为研究对象,选择了100幅古建筑图像,提取图像特征信息及其蕴含的语义信息,构建神经网络学习样本库,训练神经网络学习.实验选取了6幅测试样本,神经网络学习结果验证了本文方法的可行性和实用性. 相似文献
8.
随着SLAM系统的不断发展,人们对定位服务的要求越来越高,提高定位精度是一直以来不断研究的课题。为了能以更高定位精度的方式来获取图像中的语义信息,本文首先通过对比One stage算法中的网络模型选用了YOLOV5网络模型对目标物体进行检测和识别,提出一种基于动态区域内剔除动态特征点的SLAM算法,利用训练的网络提取图像中语义信息并对动态目标特征点进行剔除,在公开TUM数据集上进行验证,通过对比真实轨迹和本文算法的估计轨迹来进行误差分析。试验结果表明,本文提出的改进算法相对位移误差的均方根误差减小了97.83%,相对旋转误差的均平方根误差减小了96.80%。 相似文献
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基于本体(ontology)知识抽取的主要目标是研究如何从没有语义信息的非结构文档中抽取与领域本体匹配的知识,从而实现对知识充分、有效的利用。以农业知识为研究对象,提出一种利用本体从Web网页上提取知识的方法。首先利用自顶向下的方法建立农业领域本体,然后利用噪声消除算法去除噪音块,接着将农业领域本体解析的结果应用到中文分词、命名实体识别及知识抽取过程中,从而使得中文分词和命名实体识别的结果更准确,解决Web信息抽取系统中抽取结果缺乏语义信息的问题。最后,通过试验验证该抽取系统能够得到性能较高的抽取结果。 相似文献
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基于改进Faster-RCNN模型的粘虫板图像昆虫识别与计数 总被引：2，自引：1，他引：1
针对传统机器学习采用人工提取特征方法时,由于人为主观性而影响昆虫识别效果与计数准确性的问题,采用图像特征自动提取方法,将深度学习目标检测模型引入昆虫的识别与计数领域,对Faster-RCNN目标检测模型进行改进:针对昆虫体积小,图像分辨率较低的特点,用网络深度更深,运算量更小的深度残差网络(ResNet50)代替原来的VGG16,以提取更加丰富的特征;针对部分昆虫密集的特点,用Soft-NMS算法代替传统的非极大值抑制(NMS)算法,以减少密集区域的漏检。结果表明:改进后Faster-RCNN模型的检测准确率达到90.7%,较未改进的Faster-RCNN模型提高了4.2%,可以运用于昆虫的分类计数。利用深度学习目标检测模型进行昆虫识别与计数较传统的昆虫识别与计数方法更加方便,能够将昆虫的识别、定位和计数融为一体。 相似文献
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最佳区域匹配在彩色图像检索中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了减小分割的不确定性对检索结果的不良影响,提出通过检索图像与数据库中图像各区域之间的特征距离得到最佳匹配区域,即综合所有区域特征的距离方法来实现图像匹配.同时根据人眼的视觉特点,在全局相似度量时对检索图像各个区域的重要系数进行调整,与全局颜色直方图等方法比较.结果表明,用本文的检索方法检全率与检准率进一步提高,对于目标显著的图像其检索结果更是明显提高. 相似文献
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基于最小化边界圆周补偿机制的形状图像检索方法,提取了目标区域的特征,补偿了目标最小化边界圆周下的背景区域特征,较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的查准率和查全率。 相似文献
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园林景观数据库是以园林专业从业人员为对象特别是针对教学和科研工作用户而设计的图像数据库资源，是在北京市市教委立项的“北京市农业科教基础数据库”的子项目之一，本文结合园林景观数据库建库研究实践，探讨数据库建库的设计思想。 相似文献
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目的 显著性检测是基于对人类视觉的研究,用来帮助计算机传感器感知世界的重要研究手段。现有显著性检测方法大多仅能检测出人类感兴趣的显著点或区域,无法突出对象整体的显著性以及无法区分对象不同层次的显著性。针对上述问题,提出一种基于分层信息融合的物体级显著性检测方法。方法 与当前大多数方法不同,本文同时运用了中级别超像素和物体级别区域两种不同层次的结构信息来获取对象的显著图。首先,将图像分割为中级别的超像素,利用自下而上的方法构造初始显著图;然后通过谱聚类方法将中级别的超像素聚类成物体级的区域,并运用自上而下的先验来调整初始先验图;最后,通过热核扩散过程,将超像素级别上的显著性扩散到物体级的区域上,最终获得一致的均匀的物体级显著性图。结果 在MSRA1000标准数据库上与其他16种相关算法在准确率-召回率曲线及F度量等方面进行了定量比较,检测的平均精度和F-检验分数比其他算法高出5%以上。结论 通过多层次信息融合最终生成的显著图,实现了突出对象整体显著性以及区分不同对象显著性的目标。本文方法同样适用于多目标的显著性检测。 相似文献
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为解决数量巨大、特征复杂的鱼类图像难以用单个特征准确描述,以至于给鱼类图像检索带来困难的问题,提出了一种基于多特征的鱼类图像检索方法——MFFIR,并针对鱼类图像的特点设计了由颜色直方图、特征矩和Gabor特征构成多维特征向量。在此基础上,采用MFFIR法通过计算多维特征向量的特征相关性,实现了鱼类图像的匹配与检索。为验证此方法的有效性,使用"QUT_fish_data"数据集和"DLOU_fish_data"数据集进行了仿真实验,实验结果表明,MFFIR法具有较好的准确率和较强的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种基于小波多尺度分解的图像递进检索匹配方法.首先用小波变换对图像进行多尺度分解,提取其各子带的前三阶矩(标准差、偏斜度)和最低频段(LL子带)的小波变换值作为特征值.然后在检索匹配时,用各尺度的标准差和偏斜度进行递进筛选,再用LL子带的HSV颜色直方图计算图像之间的相似性距离,进一步对检索结果求精.与传统的直接直方图方法比较,结果表明,运用该方法,不仅计算量大大降低,明显加快检索速度,而且检索精度也明显提高.同时,由于小波变换已经成为新一代图像压缩标准的核心,该方法可以直接在压缩域进行特征提取和检索. 相似文献
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提出一种利用隐马尔可夫模型建立目标特征匹配库来识别图像中局部遮挡目标的新方法。该方法首先通过SIFT算法提取目标SIFT特征,然后采用隐马尔可夫模型对目标所有的SIFT特征进行训练,得到目标SIFT特征对应的模型输出概率范围,将该概率范围作为目标特征匹配库。在对图像中的目标进行识别时,利用目标特征匹配库可以把目标特征从图像所有特征中识别出来,即使目标遮挡比例为60%时,该方法仍能识别出目标。实验结果表明,新方法可以精准地识别出图像中被遮挡目标,能够很好地解决遮挡情况下的目标识别问题。与现有局部遮挡目标识别算法相比,新方法所取得的目标识别率均有所提高。 相似文献
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通过分析传统的基于文本的图像检索技术在网络购物中的发展现状及存在的问题,结合当今网络购物的发展特点和趋势,提出了基于内容的图像检索技术在网络购物中的应用,同时描述该技术的特征提取方式及其工作过程,最后提出利用基于内容的图像检索技术在国际化以及移动化电子商务中的发展前景。 相似文献