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基于语义分割的矮化密植枣树修剪枝识别与骨架提取
被引量:
10
1
作者
马保建
鄢金山
+1 位作者
王乐
蒋焕煜
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期313-319,442,共8页
为了实现休眠期枣树自动选择性剪枝作业,针对复杂树形结构修剪枝难以识别的问题,研究了基于语义分割网络实现自然场景中枣树修剪枝识别与骨架提取。通过RGB-D相机搭建的视觉系统获取不同天气情况下枣树的点云信息,根据距离阈值去除复杂...
为了实现休眠期枣树自动选择性剪枝作业,针对复杂树形结构修剪枝难以识别的问题,研究了基于语义分割网络实现自然场景中枣树修剪枝识别与骨架提取。通过RGB-D相机搭建的视觉系统获取不同天气情况下枣树的点云信息,根据距离阈值去除复杂的枣园背景,并构建枣树前景数据集。利用DeepLabV3+和PSPNet 2种深度学习模型分割枣树枝干同时获取其修剪枝的掩膜,并进行结果对比。对修剪枝掩膜进行二值化,依据二值图像的面积去除噪声,对去噪后的连通域标记,并提取修剪枝骨架,最终确定修剪枝数量,建立修剪枝数量真实值与预测值之间的线性回归模型。结果表明:基于ResNet-50特征提取网络的DeepLabV3+模型识别结果最好,平均像素准确率(mPA)、平均交并比(mIoU)分别为89%和81.85%,其中枣树主干、修剪枝2个类别的像素准确率(PA)和交并比(IoU)分别为90.36%、80.98%和80.34%、66.69%;在3种典型天气(晴天、阴天、夜间)情况下,晴天枣树枝干的mPA(91.97%)略高于阴天(91.81%)和夜间(90.98%),同时,预测的修剪枝与真实值的R~2(0.8699)也高于阴天(0.8373)和夜间(0.8120),并得到最小的RMSE为1.1618。
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关键词
休眠期枣树
修剪枝识别
骨架
RGB-D相机
语义分割
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职称材料
题名
基于语义分割的矮化密植枣树修剪枝识别与骨架提取
被引量:
10
1
作者
马保建
鄢金山
王乐
蒋焕煜
机构
浙江大学生物系统工程与食品科学学院
新疆理工学院机械电气工程学院
浙江省农业智能装备与机器人重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期313-319,442,共8页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C357)
国家自然科学基金项目(31870347)
文摘
为了实现休眠期枣树自动选择性剪枝作业,针对复杂树形结构修剪枝难以识别的问题,研究了基于语义分割网络实现自然场景中枣树修剪枝识别与骨架提取。通过RGB-D相机搭建的视觉系统获取不同天气情况下枣树的点云信息,根据距离阈值去除复杂的枣园背景,并构建枣树前景数据集。利用DeepLabV3+和PSPNet 2种深度学习模型分割枣树枝干同时获取其修剪枝的掩膜,并进行结果对比。对修剪枝掩膜进行二值化,依据二值图像的面积去除噪声,对去噪后的连通域标记,并提取修剪枝骨架,最终确定修剪枝数量,建立修剪枝数量真实值与预测值之间的线性回归模型。结果表明:基于ResNet-50特征提取网络的DeepLabV3+模型识别结果最好,平均像素准确率(mPA)、平均交并比(mIoU)分别为89%和81.85%,其中枣树主干、修剪枝2个类别的像素准确率(PA)和交并比(IoU)分别为90.36%、80.98%和80.34%、66.69%;在3种典型天气(晴天、阴天、夜间)情况下,晴天枣树枝干的mPA(91.97%)略高于阴天(91.81%)和夜间(90.98%),同时,预测的修剪枝与真实值的R~2(0.8699)也高于阴天(0.8373)和夜间(0.8120),并得到最小的RMSE为1.1618。
关键词
休眠期枣树
修剪枝识别
骨架
RGB-D相机
语义分割
Keywords
dormant jujube tree
pruning branch detection
skeleton
RGB-D camera
semantic segmentation
分类号
S665.1 [农业科学—果树学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义分割的矮化密植枣树修剪枝识别与骨架提取
马保建
鄢金山
王乐
蒋焕煜
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
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职称材料
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