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碧根果在生产加工过程中易酸败,误食会对人体造成多方面危害。针对此问题,提出一种基于多特征融合和水平集的碧根果品质检测方法。以薄壳碧根果为研究对象,首先,对采集的原始图像进行预处理,解决目标对象与背景区域比例不匹配问题;然后,通过改进边缘指示函数的自适应距离正则化水平集算法(Distance regularized level set evolution, DRLSE)对图像进行感兴趣区域(Region of interest, ROI)分割,最后提取图像灰度直方图统计特征、灰度共生矩阵、Tamura和局部二值模式等多特征,并进行融合分析,建立支持向量机(Support vector machine, SVM)判别模型,实现碧根果无损品质检测。试验采集了200个正常、酸败碧根果样本图像,对其进行图像酸败及多特征分析。结果表明,采用本文方法判别碧根果酸败的分类准确率高达96.15%,在此基础上识别碧根果酸败程度,平均识别率为90.81%。 相似文献
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稻穗精准分割是准确估测水稻产量的关键。为实现大田环境下不同品种与生育期稻穗的准确分割,该研究提出了基于注意力机制的稻穗分割网络(Double Branch Squeeze-and-Excitation Network,DBSE-Net)。首先,提出一个双分支压缩与激励(Double Branch Squeeze-and-Excitation,DBSE)注意力模块,通过同时使用全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)和全局最大池化(Global Max Pooling,GMP)编码输入特征的通道信息,以实现更精准的通道注意力推断。然后,为了强化稻穗特征并抑制背景区域特征,将DBSE模块添加到编码-解码分割框架中构建DBSE-Net分割网络。最后,在自采集的稻穗图像数据集上进行分割性能测试,DBSE-Net对稻穗分割的像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到了94.32%、87.59%和91.86%,比次优模型DeeplabV3+的结果分别高出1.61、2.56和1.20个百分点,在单张256×256(像素)图像上耗时0.03 s,是DeeplabV3+分割速度的5.3倍。在公开的稻穗图像数据集上进行泛化性能测试,DBSE-Net能够有效分割出稻穗区域。该研究结果表明,DBSE-Net能够对不同品种与生育期稻穗实现高效精准分割,具有良好的泛化性,可以为水稻产量评估提供参考。 相似文献
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基于多层EESP深度学习模型的农作物病虫害识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提取图像高层语义特征、解决各种植物病虫害图像尺寸不相同的问题,提出了多层次增强高效空间金字塔(Extremely efficient spatial pyramid,EESP)卷积深度学习模型。首先,对图像进行预处理;其次,构建多层融合EESP网络模型,该模型通过对每层设置不同的空洞率进行空洞卷积,选择性地提取不同层次的特征信息,通过融合各层信息获得各种农作物病虫害图像的不同特征;最后,通过Softmax分类方法实现农作物病虫害识别。数据集包括10种农作物的61种病虫害类别,迭代训练300次,得到本文方法 Top1分类准确率最高达到了88.4%,且采用三阶EESP模型达到了最佳效果。 相似文献
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