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基于双分支卷积网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱和多光谱协同反演 被引量：2
1
作者 王亚洲 肖志云 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期196-202,378,共8页
针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练... 针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差(RMSE)为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。 展开更多
关键词 玉米叶片 叶绿素含量 高光谱 双分支卷积网络 自编码器 协同反演
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基于双分支卷积神经网络的气水动态分析
2
作者 李道伦 吕茂春 +1 位作者 查文舒 沈路航 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期828-832,838,共6页
传统气水分析方法主要有数值分析方法、实验模拟法等,但数值分析方法需要大量难以测量的数据,实验模拟法难以表征复杂油气开发现场,为此,文章基于深度学习神经网络提出一种新的气水分析方法。该方法根据气水动态物理模型建立的双分支卷... 传统气水分析方法主要有数值分析方法、实验模拟法等,但数值分析方法需要大量难以测量的数据,实验模拟法难以表征复杂油气开发现场,为此,文章基于深度学习神经网络提出一种新的气水分析方法。该方法根据气水动态物理模型建立的双分支卷积神经网络分别对排水井和产气井进行建模,个性化表征生产井和排水井的动静态数据;将产气井的气水产量数据作为输出,实现井组动态耦合关联,建立井组气水动态分析的深度学习网络模型。主动排水井组动态生产数据分析表明,该双分支卷积神经网络可实现3口生产井的日产气量和日产水量的高质量预测,揭示了主动排水井组中的复杂关联,可进行气水关系动态分析,从而为油气藏工程师提供了一种方便快捷的分析方法。 展开更多
关键词 气水动态分析 主动排水井组 双分支卷积神经网络 日产气 日产水
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基于优选多源遥感特征和双分支卷积神经网络的茶园提取方法
3
作者 林欣怡 汪小钦 +6 位作者 李蒙蒙 金时来 龙江 冯晓敏 吴瑞姣 林敬兰 李琳 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期446-456,共11页
准确的茶园分布信息可以为土地利用规划、种植布局优化提供科学的决策支撑,有助于推动茶产业可持续发展。本文基于GF-2 PMS影像的RGB波段,Sentinel-2光学影像计算的NDVI,Sentinel-1时序SAR数据构建的物候特征(包括茶树生长幅度(Growth a... 准确的茶园分布信息可以为土地利用规划、种植布局优化提供科学的决策支撑,有助于推动茶产业可持续发展。本文基于GF-2 PMS影像的RGB波段,Sentinel-2光学影像计算的NDVI,Sentinel-1时序SAR数据构建的物候特征(包括茶树生长幅度(Growth amplitude,GA)和生长期长度(Growth length,GL)),以及GF-7立体像对影像计算的坡向、坡度、曲率,构建了茶园多模态遥感特征,并通过随机森林特征优选出最佳组合。利用双分支网络联合学习策略,以AMLNet(Attentional multiscale lightweight encoder-decoder network)为第1分支,Vanilla AMLNet为第2分支,构建耦合多模态信息的双分支网络模型MIPBNet(Multi-modal information parallel branch network);利用特征融合模块(Dual-branch feature fusion block,DBFF)在解码器末端进行特征级融合;利用复合损失函数进行优化训练。研究结果表明:NDVI+GA+坡向+坡度组合最能提高茶园分类精度。基于RGB数据依次加入NDVI、GA、坡向、坡度的组合方案,实验结果表明,融合多模态特征后,茶园提取结果漏提和误提现象明显减少,总体精度提升3.11个百分点。与典型的语义分割模型UNet、UNeXt、Segformer相比,MIPBNet的单分支AMLNet获得了更优的茶园提取结果。 展开更多
关键词 茶园提取 多源遥感 深度学习 语义分割 多模态 双分支卷积神经网络
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基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类 被引量：3
4
作者 张翼鹏 卢东东 +1 位作者 仇晓兰 李飞 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期411-427,共17页
随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理... 随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达(SAR) 舰船分类 小样本学习 散射点拓扑 双分支卷积神经网络
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基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法
5
作者 张鸿德 冯鑫 +1 位作者 杨杰铭 邱国航 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期287-298,共12页
提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模... 提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模块对模态特征进行增强;最后基于所本文编解码网络特点,提出一种重建损失结合融合损失的损失函数。经过大量的消融性实验和对比实验表明,本文方法能够很好的保留原图像中的公共信息和模态信息,并且相比目前最新的融合方法在主观和客观评价上都具有优秀的综合性能。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 双分支边缘卷积融合网络 深度学习 边缘卷积块 卷积注意力
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基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别研究
6
作者 陈虹云 徐欢潇 +1 位作者 李秀静 梅香香 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期136-140,共5页
图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理... 图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理。增强弱光图像,调节弱光问题,利用双分支卷积神经网络,提取弱光图像显著性目标特征。实验结果表明:所研究方法应用下,无论图像中存在几个显著性目标,Kappa值均在0.8以上,准确性较高。 展开更多
关键词 双分支卷积神经网络 弱光图像 显著性目标 识别方法
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基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法 被引量：4
7
作者 许云英 杨瑞 +3 位作者 贺天福 刘尚为 范太然 徐晨晨 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第5期521-528,共8页
红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双... 红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双分支卷积神经网络基础上,同时从红外图像、可见光图像得到跨渠道信息、渠道内信息种特征,增加了融合图像的信息量。采用整数小波变换方法进行图像压缩。建立颜色空间模型时,合理调节t因子的数值,获得理想的融合图像。实验结果表明,与现有方法相比,本方法融合后图像边缘信息得到充分保留,图像细节得到增强,红外与可见光图像融合效果更好。 展开更多
关键词 双分支卷积神经网络 红外与可见光图像 梯度下降理论 小波变换 图像插值 图像融合
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基于多尺度空间注意力互补的红外与可见光图像融合
8
作者 张永兴 连博文 +2 位作者 顾乃庭 李方召 李杨 《光学精密工程》 北大核心 2025年第7期1152-1168,共17页
针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进... 针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进行差异互补,利用多尺度空间注意力互补处理后回归叠加至图像特征中,实现互补特征中途回归叠加的图像融合,有效平衡复杂场景信息。实验结果表明:相比于Densefuse,PIAFusion等主流融合方法,该方法在通用性较强的互信息(MI)方面分别提升了4.1%和4.3%,在视觉信息保真度(VIF)方面分别提升了5.0%和2.3%,有效保留了复杂场景下的目标特征信息并实现对冗余特征的有效抑制,具有良好的特征平衡能力,在复杂场景下目标检测和识别中具有潜在应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 红外和可见光图像 双分支卷积网络 差异互补 多尺度空间注意力 回归叠加
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