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基于注意力机制和跨模态层级特征融合的群养肉牛个体质量估测
1
作者
宋平
杨颖
+3 位作者
刘刚
姚冲
李子若
毛天赐
《农业工程学报》
北大核心
2025年第10期221-231,共11页
为解决群养场景下肉牛个体质量称量复杂、精度低的问题,该研究提出了基于注意力机制和跨模态层级特征融合模型CMHFF-ResNet(cross-modal hierarchical feature fusion resnet)。首先,无接触式地采集俯视视角下日常活动的肉牛的RGB(red-g...
为解决群养场景下肉牛个体质量称量复杂、精度低的问题,该研究提出了基于注意力机制和跨模态层级特征融合模型CMHFF-ResNet(cross-modal hierarchical feature fusion resnet)。首先,无接触式地采集俯视视角下日常活动的肉牛的RGB(red-green-blue)图像与深度图像,使用引入定向边界框OBB(oriented bounding box)的YOLOv8网络对肉牛进行旋转目标检测和识别,精准定位群养场景中的个体目标;其次,以ResNet50为骨干网络构建双流估重模型,分别提取RGB和深度模态特征,并引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制以增强关键特征表达能力。设计跨模态的层级特征融合,有效结合RGB流和深度流的特征并充分利用浅层特征;第三,引入肉牛的身份信息便于网络学习肉牛身份与其体质量之间的对应关系,为优化模型效率,将全连接层替换为KAN(kolmogorov-arnold networks),显著减少参数量;最后,将双流的输出结果融合,回归肉牛体质量值。在试验中,构建了包含2546对RGB-D图像的数据集,包括2373对训练数据和173对验证数据。结果表明,CMHFF-ResNet在验证集上的平均绝对误差为14.19 kg。与基于RGB和深度的单流模型相比,双流模型在平均绝对误差上分别降低16.943%和26.133%。同时,该方法优于其他现有肉牛体质量估测方法:与多元线性回归、改进MobileNetv2模型、改进DenseNet201模型和改进跨模态特征融合模型CFF-ResNet相比,在平均绝对误差上分别减少57.233%、34.699%、24.761%和20.991%,提升了群养环境下肉牛个体质量估测的精度与泛化性,能够有效地学习跨模态的层级特征表示。该研究为大规模群养环境中肉牛个体质量的高精度估测提供了参考。
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关键词
模型
计算机视觉
目标检测
体质量估测
注意力机制
跨
模态
层级
特征
融合
双流网络
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职称材料
联合光学和SAR影像的建筑提取算法研究
2
作者
秦永志
朱艳
+2 位作者
霍爱梅
庞燕
李小芳
《测绘通报》
北大核心
2025年第S1期174-178,共5页
针对多模态遥感影像建筑提取任务,本文提出了一种三分支多层级特征融合网络(TMFFNet)。基于光学影像与合成孔径雷达(SAR)影像在建筑物表征方面具有的互补特性,该网络设计了自适应模态融合模块(AMFM)和跨层级特征融合模块(CFFM),实现了...
针对多模态遥感影像建筑提取任务,本文提出了一种三分支多层级特征融合网络(TMFFNet)。基于光学影像与合成孔径雷达(SAR)影像在建筑物表征方面具有的互补特性,该网络设计了自适应模态融合模块(AMFM)和跨层级特征融合模块(CFFM),实现了跨模态特征的有效交互与空间特征优化。试验结果表明,本文算法在云覆盖与非云覆盖场景下的建筑物提取精度均优于现有主流模型。通过系统性试验,进一步验证了AMFM模块在跨模态特征选择方面及CFFM模块在跨层级特征融合方面的有效性。
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关键词
建筑提取
多模态遥感
自适应模态
融合
跨层级特征融合
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职称材料
题名
基于注意力机制和跨模态层级特征融合的群养肉牛个体质量估测
1
作者
宋平
杨颖
刘刚
姚冲
李子若
毛天赐
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室
中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第10期221-231,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1300502)。
文摘
为解决群养场景下肉牛个体质量称量复杂、精度低的问题,该研究提出了基于注意力机制和跨模态层级特征融合模型CMHFF-ResNet(cross-modal hierarchical feature fusion resnet)。首先,无接触式地采集俯视视角下日常活动的肉牛的RGB(red-green-blue)图像与深度图像,使用引入定向边界框OBB(oriented bounding box)的YOLOv8网络对肉牛进行旋转目标检测和识别,精准定位群养场景中的个体目标;其次,以ResNet50为骨干网络构建双流估重模型,分别提取RGB和深度模态特征,并引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制以增强关键特征表达能力。设计跨模态的层级特征融合,有效结合RGB流和深度流的特征并充分利用浅层特征;第三,引入肉牛的身份信息便于网络学习肉牛身份与其体质量之间的对应关系,为优化模型效率,将全连接层替换为KAN(kolmogorov-arnold networks),显著减少参数量;最后,将双流的输出结果融合,回归肉牛体质量值。在试验中,构建了包含2546对RGB-D图像的数据集,包括2373对训练数据和173对验证数据。结果表明,CMHFF-ResNet在验证集上的平均绝对误差为14.19 kg。与基于RGB和深度的单流模型相比,双流模型在平均绝对误差上分别降低16.943%和26.133%。同时,该方法优于其他现有肉牛体质量估测方法:与多元线性回归、改进MobileNetv2模型、改进DenseNet201模型和改进跨模态特征融合模型CFF-ResNet相比,在平均绝对误差上分别减少57.233%、34.699%、24.761%和20.991%,提升了群养环境下肉牛个体质量估测的精度与泛化性,能够有效地学习跨模态的层级特征表示。该研究为大规模群养环境中肉牛个体质量的高精度估测提供了参考。
关键词
模型
计算机视觉
目标检测
体质量估测
注意力机制
跨
模态
层级
特征
融合
双流网络
Keywords
model
computer vision
object detection
weight estimation
attention mechanism
cross-modal hierarchical feature fusion
two-stream network
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
联合光学和SAR影像的建筑提取算法研究
2
作者
秦永志
朱艳
霍爱梅
庞燕
李小芳
机构
[
信息工程大学
出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第S1期174-178,共5页
文摘
针对多模态遥感影像建筑提取任务,本文提出了一种三分支多层级特征融合网络(TMFFNet)。基于光学影像与合成孔径雷达(SAR)影像在建筑物表征方面具有的互补特性,该网络设计了自适应模态融合模块(AMFM)和跨层级特征融合模块(CFFM),实现了跨模态特征的有效交互与空间特征优化。试验结果表明,本文算法在云覆盖与非云覆盖场景下的建筑物提取精度均优于现有主流模型。通过系统性试验,进一步验证了AMFM模块在跨模态特征选择方面及CFFM模块在跨层级特征融合方面的有效性。
关键词
建筑提取
多模态遥感
自适应模态
融合
跨层级特征融合
Keywords
building extraction
multimodal remote sensing
adaptive modality fusion
cross-hierarchical feature fusion
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和跨模态层级特征融合的群养肉牛个体质量估测
宋平
杨颖
刘刚
姚冲
李子若
毛天赐
《农业工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
联合光学和SAR影像的建筑提取算法研究
秦永志
朱艳
霍爱梅
庞燕
李小芳
《测绘通报》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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