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ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
1
作者
张乔一
张瑞
霍光煜
《北京林业大学学报》
北大核心
2025年第10期128-138,共11页
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图...
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图像中全局上下文信息方面具有天然优势,尤其适用于形态多变的复杂环境。设计针对树木的视觉提示调优VPT机制,其通过在特征中注入可学习提示(prompts),优化模型在林地高密度树冠、光照变化及不同树种结构下的特征提取能力,提高对不同林分类型的适应性。设计卷积模块的注意力机制模块,利用其在局部感知基础上的长距离依赖建模能力,有效强化模型对树木遮挡、重叠及形态相似目标的辨别能力,提高整体检测的鲁棒性与准确性。设计一个树木检测解码器,通过多层卷积、归一化、GELU激活与上采样操作逐步还原空间分辨率,以生成的目标密度图实现树木计数与定位。【结果】该方法在提升森林、城市场景下的树木检测鲁棒性的同时,增强了模型在多尺度树木目标上的泛化能力。在Larch Casebearer数据集和Urban Tree数据集上进行的实验显示,与其他主流模型相比,该方法的MAE和RMSE最多分别降低了2.53、3.99,表明其泛化能力更强,具有最优的树木检测性能。可视化实验结果表明,在密集森林场景和复杂城市场景中,所提模型均具有较高的树木检测准确率。消融实验的结果证明了模型主要模块的有效性。【结论】基于Vision Transformer的面向复杂场景的树木计数与定位方法能够充分发挥ViT的全局建模能力及视觉提示调优机制任务适应性,结合卷积模块的注意力机制,有效提升复杂场景树木计数与定位的精度与鲁棒性。
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关键词
目标识别
树木计数
树木
定位
复杂场景
Vision
Transformer(ViT)
视觉提示调优(VPT)
注意力机制
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职称材料
基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究
被引量：
5
2
作者
吴天冬
戚澍
《林业科技》
2020年第5期37-38,共2页
在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与OpenCV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割...
在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与OpenCV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割计算等处理。最后基于二值图片,标记每株树木影像的质心编号,从而实现图像范围内的林木株数统计。结果表明,该方法可将每株树冠有效分离出来,成功解决了计数目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题,算法基于Python+OpenCV平台,语言简便易行。经测试,识别准确率可达99%,是一种有效的林木株数计数方法。
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关键词
OPENCV
桉树人工林
图像处理
树木计数
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职称材料
题名
ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
1
作者
张乔一
张瑞
霍光煜
机构
北京林业大学信息学院(人工智能学院)
首都师范大学数学科学院
出处
《北京林业大学学报》
北大核心
2025年第10期128-138,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62402046)
北京林业大学科技创新计划项目(BLX202358)。
文摘
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图像中全局上下文信息方面具有天然优势,尤其适用于形态多变的复杂环境。设计针对树木的视觉提示调优VPT机制,其通过在特征中注入可学习提示(prompts),优化模型在林地高密度树冠、光照变化及不同树种结构下的特征提取能力,提高对不同林分类型的适应性。设计卷积模块的注意力机制模块,利用其在局部感知基础上的长距离依赖建模能力,有效强化模型对树木遮挡、重叠及形态相似目标的辨别能力,提高整体检测的鲁棒性与准确性。设计一个树木检测解码器,通过多层卷积、归一化、GELU激活与上采样操作逐步还原空间分辨率,以生成的目标密度图实现树木计数与定位。【结果】该方法在提升森林、城市场景下的树木检测鲁棒性的同时,增强了模型在多尺度树木目标上的泛化能力。在Larch Casebearer数据集和Urban Tree数据集上进行的实验显示,与其他主流模型相比,该方法的MAE和RMSE最多分别降低了2.53、3.99,表明其泛化能力更强,具有最优的树木检测性能。可视化实验结果表明,在密集森林场景和复杂城市场景中,所提模型均具有较高的树木检测准确率。消融实验的结果证明了模型主要模块的有效性。【结论】基于Vision Transformer的面向复杂场景的树木计数与定位方法能够充分发挥ViT的全局建模能力及视觉提示调优机制任务适应性,结合卷积模块的注意力机制,有效提升复杂场景树木计数与定位的精度与鲁棒性。
关键词
目标识别
树木计数
树木
定位
复杂场景
Vision
Transformer(ViT)
视觉提示调优(VPT)
注意力机制
Keywords
object detection
tree counting
tree localization
complex scenes
Vision Transformer(ViT)
visual prompt tuning(VPT)
attention mechanism
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究
被引量：
5
2
作者
吴天冬
戚澍
机构
重庆市林业投资开发有限责任公司
出处
《林业科技》
2020年第5期37-38,共2页
文摘
在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与OpenCV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割计算等处理。最后基于二值图片,标记每株树木影像的质心编号,从而实现图像范围内的林木株数统计。结果表明,该方法可将每株树冠有效分离出来,成功解决了计数目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题,算法基于Python+OpenCV平台,语言简便易行。经测试,识别准确率可达99%,是一种有效的林木株数计数方法。
关键词
OPENCV
桉树人工林
图像处理
树木计数
分类号
S792.39 [农业科学—林木遗传育种]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
张乔一
张瑞
霍光煜
《北京林业大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究
吴天冬
戚澍
《林业科技》
2020
5
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