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基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计
被引量：
29
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作者
邓颖
吴华瑞
朱华吉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期200-207,共8页
柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期...
柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期的柑橘树冠图像为样本进行花朵实例的识别及分割,通过对Mask R-CNN主体卷积部分和掩膜分支部分的优化,实现对复杂结构图像中密集小尺度柑橘花朵目标的高效检测、获取图像中可见花数量。结果显示,该方法花量识别神经网络的平均精度为36.3,花量计算误差为11.9%,对比未优化Mask R-CNN网络在训练和识别的时间效率上均有显著提升。该研究解决了柑橘花量统计难度高的问题,有助于柑橘早期测产和落花监测,并为花量控制提供决策依据。
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关键词
图像处理
目标检测
算法
花
朵识别
花量计算
实例分割
残差神经网络
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题名
基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计
被引量：
29
1
作者
邓颖
吴华瑞
朱华吉
机构
国家农业信息化工程技术研究中心
北京市农业信息技术研究中心
农业农村部农业信息软硬件产品质量检测重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期200-207,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61871041,61771058)
北京市自然科学基金项目(4172024,4172026)。
文摘
柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期的柑橘树冠图像为样本进行花朵实例的识别及分割,通过对Mask R-CNN主体卷积部分和掩膜分支部分的优化,实现对复杂结构图像中密集小尺度柑橘花朵目标的高效检测、获取图像中可见花数量。结果显示,该方法花量识别神经网络的平均精度为36.3,花量计算误差为11.9%,对比未优化Mask R-CNN网络在训练和识别的时间效率上均有显著提升。该研究解决了柑橘花量统计难度高的问题,有助于柑橘早期测产和落花监测,并为花量控制提供决策依据。
关键词
图像处理
目标检测
算法
花
朵识别
花量计算
实例分割
残差神经网络
Keywords
image processing
object detection
algorithm
flower recognition
flower quantity calculation
instance segmentation
residual neural network.
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计
邓颖
吴华瑞
朱华吉
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
29
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