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融合边缘特征的DeepLabV3+光伏面板语义分割模型研究 被引量:1
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作者 沈灵鑫 王银 +2 位作者 李杰 李茂环 李小松 《控制工程》 北大核心 2025年第4期707-719,共13页
对无人机采集的光伏面板图像进行准确的分割提取,是提升光伏组件故障检测精度的前提。针对光伏面板红外图像的分割问题,首先对语义分割网络DeepLabV3+的空洞卷积率进行优化并引入深度可分离膨胀卷积,使模型进一步捕获全局和上下文信息;... 对无人机采集的光伏面板图像进行准确的分割提取,是提升光伏组件故障检测精度的前提。针对光伏面板红外图像的分割问题,首先对语义分割网络DeepLabV3+的空洞卷积率进行优化并引入深度可分离膨胀卷积,使模型进一步捕获全局和上下文信息;然后,设计了基于坎尼边缘检测算法和线段检测算法的边缘特征提取模块,获得细化的光伏面板边缘作为分割网络的补充特征,并通过四通道融合网络和并行融合网络实现了光伏面板的精确分割。实验结果表明,2种融合网络对光伏面板红外图像的分割精度高于DeepLabV3+,并且对不同场景下的光伏面板红外图像均能实现准确分割。 展开更多
关键词 语义分割 deeplabv3+ 边缘特征 光伏面板
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基于改进的DeepLabV3+网络的Sentinel-1影像水体提取
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作者 赵兴旺 赵妍 +1 位作者 刘超 刘春阳 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期66-70,共5页
为了提高雷达影像提取水体的精度,本文以2023年Sentinel-1系列影像为数据源,在DeepLabV3+网络模型的基础上优化主干网络,并融合SE通道注意力机制,提出了一种改进的深度学习网络模型SEDeepLabV3+,针对改进的模型进行了消融试验,并以7月3... 为了提高雷达影像提取水体的精度,本文以2023年Sentinel-1系列影像为数据源,在DeepLabV3+网络模型的基础上优化主干网络,并融合SE通道注意力机制,提出了一种改进的深度学习网络模型SEDeepLabV3+,针对改进的模型进行了消融试验,并以7月31日北京市昌平区水体提取为例,对该模型进行了验证。试验结果表明,使用改进后的SEDeepLabV3+方法提取水体时,平均交并比与像素准确率能够达到88.55%和93.49%,与DeepLabV3+、HRNet、U-Net相比,平均交并比分别提高了2.26%、2.31%和5.08%,平均像素准确率分别提高了0.76%、0.80%和3.07%,改进后的SEDeepLabV3+不仅具有更轻量级的网络结构,而且能够有效地提高水体提取精度和效率。 展开更多
关键词 deeplabv3+ 水体提取 SE通道注意力机制 Sentinel-1影像 语义分割
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基于DeepLabV3+模型的钝性颅脑损伤CT图像智能识别与分割
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作者 秦豪杰 刘媛媛 +7 位作者 付恩浩 刘雅雯 田志岭 董贺文 刘太昂 邹冬华 程亦斌 刘宁国 《法医学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第5期419-429,共11页
目的基于钝性颅脑损伤CT图像训练卷积神经网络DeepLabV3+模型,实现对常见颅脑损伤的智能化识别与分割(下文简称“分割”),探索深度学习技术在法医学钝性颅脑损伤自动化诊断中的应用价值。方法收集活体5486张钝性颅脑损伤CT图像作为训练... 目的基于钝性颅脑损伤CT图像训练卷积神经网络DeepLabV3+模型,实现对常见颅脑损伤的智能化识别与分割(下文简称“分割”),探索深度学习技术在法医学钝性颅脑损伤自动化诊断中的应用价值。方法收集活体5486张钝性颅脑损伤CT图像作为训练集、验证集和测试集进行模型训练与性能评估,另取活体255张钝性颅脑损伤与156张正常颅脑CT图像作为盲测集,评估模型分割5类颅脑损伤(头皮血肿、颅骨骨折、硬脑膜外血肿、硬脑膜下血肿和脑挫伤)的能力。再收集尸体340张钝性颅脑损伤和120张正常颅脑CT图像作为新的盲测集,探索用活体颅脑损伤CT图像训练的模型在尸体颅脑损伤分割中的应用价值。对除盲测集以外的所有钝性颅脑损伤CT图像中的5类颅脑损伤进行人工标记,再将各数据集输入模型,对模型进行训练后,根据训练集、验证集的损失函数与准确率评估并优化模型性能,根据测试集的Dice值评估模型泛化能力;根据盲测集的准确率、精确率和F1值评价模型对5类颅脑损伤的分割性能。结果经过对模型的训练和优化,最终的最优模型对头皮血肿、颅骨骨折、硬脑膜外血肿、硬脑膜下血肿和脑挫伤分割的平均Dice值分别是0.7664、0.8123、0.9387、0.7827和0.8581,均大于0.75,达到了预期要求。盲测集的外部验证结果显示,5类颅脑损伤分割的F1值在活体颅脑损伤CT图像中分别是93.02%、89.80%、87.80%、92.93%和86.57%,在尸体颅脑损伤CT图像中分别是83.92%、44.90%、76.47%、64.29%和48.89%,说明该模型在活体CT图像上能准确分割5类颅脑损伤,而在尸体CT图像上的分割能力相对较差,但仍然能够准确分割头皮血肿、硬脑膜外血肿和硬脑膜下血肿。结论基于CT图像训练的深度学习模型可用于颅脑损伤的分割,但直接将活体颅脑损伤模型用于尸体颅脑损伤的分割有局限性。本研究为钝性颅脑损伤虚拟解剖数据的智能分割提供了新途径。 展开更多
关键词 法医学 人工智能 deeplabv3+模型 钝性颅脑损伤 深度学习 计算机体层成像 图像分割
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基于DeepLabV3+改进的光伏板语义分割模型研究
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作者 王银 孙海顺 +2 位作者 谢刚 赵志诚 谢新林 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期136-143,共8页
从光伏板的红外图像中分割提取出光伏板区域信息,可以极大提高光伏板故障检测的精度。而传统语义分割算法对光伏板的边界信息处理效果不佳,存在光伏板边界呈波浪状、互相黏连以及背景误分割等情况。针对此类情况,本文提出了一种基于改进... 从光伏板的红外图像中分割提取出光伏板区域信息,可以极大提高光伏板故障检测的精度。而传统语义分割算法对光伏板的边界信息处理效果不佳,存在光伏板边界呈波浪状、互相黏连以及背景误分割等情况。针对此类情况,本文提出了一种基于改进DeepLabV3+的光伏板语义分割算法模型,将主干网络更改为MobileNetV2,引入Canny边缘检测算法输出新的浅层特征语义信息;设计SE-ASPP模块对特征通道进行重新校准,增强网络表达能力;增加浅层特征语义信息通道数,加强对浅层特征语义信息的关注。实验结果表明,改进后DeepLabV3+算法模型的精准率、mIoU、召回率和F1分数分别达到99.50%、99.21%、99.61%和99.55%,与原DeepLabV3+模型相比,分别提高了2.24%、1.58%、1.57%和1.72%,在实际分割任务中表现出色,具有更高的检测精度和可靠性。 展开更多
关键词 光伏板 语义分割 deeplabv3+ MobileNetV2
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级联改进DexiNed和DeepLabv3+网络的坡耕地提取 被引量:1
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作者 刘超兵 甘淑 +1 位作者 袁希平 尚华胜 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期49-55,共7页
丘陵山地区域耕地细小狭窄、结构复杂且边界模糊,使得耕地信息难以迅速、准确地获取。针对上述问题,提出一种级联改进DexiNed和DeepLabv3+网络的坡耕地信息提取模型。首先,采用MobileNetv2替换原有的Xception模型作为DeepLabv3+模型主... 丘陵山地区域耕地细小狭窄、结构复杂且边界模糊,使得耕地信息难以迅速、准确地获取。针对上述问题,提出一种级联改进DexiNed和DeepLabv3+网络的坡耕地信息提取模型。首先,采用MobileNetv2替换原有的Xception模型作为DeepLabv3+模型主干网络,并提出一种联系较为紧密的低层次信息提取方法,将较低层次信息和较高层次信息初步融合来作为原低层次信息的输入;其次,将原DeepLabv3+模型空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块的空洞率值优化为空洞率值分别为2,4,8,16的空洞卷积操作;最后,采用级联边缘检测技术实现耕地地块边缘和语义特征的互联互通。该文以GF-2影像为数据源,云南禄丰恐龙谷为试验区进行耕地提取。实验结果表明,通过改进后的模型架构和算法,能更准确地识别耕地区域,提取结果与真实耕地标注的图像更为接近,漏提和误提区域减少,整体精度和稳定性提高。 展开更多
关键词 耕地信息提取 边缘检测 deeplabv3+ 丘陵山地
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MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法
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作者 殷海倩 甘淑 +2 位作者 袁希平 朱智富 张家铮 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期341-349,356,共10页
针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNe... 针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNet数据集上的预训练权重,降低复杂度,加速模型拟合;提出密集连接的空间空洞金字塔池化模块与scSE注意力模块结合的DscASPP模块,获取多尺度图像特征,整合空间通道信息.采用CARAFE算子替代原始上采样方法,在较大的感受野范围内聚合上下文信息,实现更准确和高效的特征重建.结果表明,MDS-DeepLabV3+模型平均交并比DeepLabV3+提升6.5%,平均像素准确率增加4.08%,F_(1)上升4.04%,模型参数量仅有3.97 MB.在禄丰数据集上对各种耕地类型的提取效果均优于其他分割网络,有效降低耕地漏提率和误提率,提取效率及准确性较高. 展开更多
关键词 语义分割 高分二号卫星影像 MobileNetV2模型 scSE注意力模块 deeplabv3+模型
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基于改进DeepLabV3+的钢桥锈蚀检测方法 被引量:1
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作者 黄海新 贺朝 +2 位作者 程寿山 许瑞宁 张连振 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期18-24,60,共8页
锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中... 锈蚀检测算法是钢桥管养从人工视觉向机器视觉转型的关键,更是智能化钢桥检测机器人构建的技术基础。面向钢桥智能检测机器人对锈蚀检测算法低能耗和高精度的实际需求,针对DeepLabV3+模型加以改进,采用MobileNetV2主干网络替换原模型中的Xception主干网络,使模型轻量化以易适配移动端设备,优化ASPP模块中的空洞率以提高网络对不同尺寸锈蚀的提取效果,添加CBAM注意力机制增强模型对关键特征的感知和捕捉;将改进后的DeepLabV3+模型与原DeepLabV3+模型、PSPNet模型和U-Net模型进行了对比,同时开展了消融实验;最后,将改进模型搭载于视觉机器人上,并开展实地工程测试。结果表明:相比于其它模型,改进的DeepLabV3+模型对钢桥锈蚀图像的分割准确率平均提高了7.5%,平均交并比平均提高了14.7%,召回率平均提高了9.1%。 展开更多
关键词 桥梁工程 deeplabv3+ 钢桥锈蚀检测 卷积神经网络 图像分割
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改进DeepLabv3+模型的混凝土坝表观裂缝特征提取方法 被引量:3
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作者 王琳琳 孟良 +2 位作者 卜博雅 钟胜 李俊杰 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期929-936,共8页
为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编... 为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编码器感受野;采用多尺度特征融合策略,提高边缘信息利用率;优化模型损失函数,克服像素不均衡的困难.采用自制混凝土坝表观裂缝图像数据集对提出方法的有效性和优越性进行了验证与评估,结果表明:构建的改进网络能准确地实现复杂背景下混凝土坝表观裂缝特征的提取,分割裂缝图像的交并比与像素精度分别为72.85%与85.36%,裂缝分割效果也明显优于其他方法,可为长期混凝土坝面裂缝监测提供有效的技术手段. 展开更多
关键词 混凝土坝 裂缝检测 图像分割 deeplabv3+模型
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基于改进DeepLabV3+的轻量化茶叶嫩芽采摘点识别模型 被引量:3
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作者 胡程喜 谭立新 +1 位作者 王文胤 宋敏 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第5期119-127,共9页
[目的/意义]名优茶的采摘是茶产业中至关重要的环节,识别和定位名优茶嫩芽采摘点是现代化采茶过程中的重要组成部分。传统神经网络方法存在着模型体量大、训练时间长,以及应对场景复杂等问题。本研究以湖南省溪清茶园为实际场景,提出一... [目的/意义]名优茶的采摘是茶产业中至关重要的环节,识别和定位名优茶嫩芽采摘点是现代化采茶过程中的重要组成部分。传统神经网络方法存在着模型体量大、训练时间长,以及应对场景复杂等问题。本研究以湖南省溪清茶园为实际场景,提出一种新型深度学习算法解决名优茶采摘点的精确分割难题。[方法]对传统的DeepLabV3+算法进行轻量化改进。首先,针对其模型体量大、训练时间长的问题,使用MobilenetV2网络提取图像的初始特征,并按照网络结构划分深浅层特征;其次,将高效通道注意力网络(Efficient Channel Attention Network,ECANet)与空洞空间卷积池化金字塔(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块结合,得到ECA_ASPP模块,并将深层特征输入到ECA_ASPP模块中进行多尺度特征融合以减少无效信息,将经过处理后的深浅层特征相加,随后通过卷积和上采样的方式对特征信息进行还原,得到分割结果;最后,通过对识别结果进行处理以获得茶叶嫩芽采摘点。[结果和讨论]改进后的DeepLabV3+在茶叶嫩芽数据集上的平均交并比达到93.71%,平均像素准确率达到97.25%,模型参数量由原来以Xception为底层网络的54.714 M下降至5.818 M。[结论]本研究在茶叶嫩芽结构分割上相对于原版DeepLabV3+的检测速度更快、参数量更小,同时保证了较高的准确率,为智能采茶机器人的采摘提供了新的定位方法。 展开更多
关键词 轻量化模型 deeplabv3+ 注意力机制 茶叶嫩芽 ECANet 名优茶 空洞空间卷积池化金字塔
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改进DeepLabV3+的数控铣床误差控制方法
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作者 潘卫华 唐智灵 李俊 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期244-249,255,共7页
现有数控铣床误差控制方法多数采用PID控制方法,而PID参数的整定需要通过反复试验来实现,且易出现参数调整不当现象,导致控制效果不佳。对此,利用改进DeepLabV3+算法优化设计数控铣床误差控制方法。首先,分析数控铣床组成结构,确定数控... 现有数控铣床误差控制方法多数采用PID控制方法,而PID参数的整定需要通过反复试验来实现,且易出现参数调整不当现象,导致控制效果不佳。对此,利用改进DeepLabV3+算法优化设计数控铣床误差控制方法。首先,分析数控铣床组成结构,确定数控铣床传感器安装位置,获取数控铣床运行数据。然后,在改进DeepLabV3+算法支持下,提取数控铣床主轴旋转与刀具的移动轨迹特征。最后,采用特征匹配的方式辨识铣床的误差状态,生成包含误差控制量和控制方向的指令,通过控制指令的执行,实现数控铣床误差控制任务。通过性能测试实验得出结论:与传统控制方法相比,在优化设计方法控制下,数控铣床的剩余误差明显降低。 展开更多
关键词 改进deeplabv3+ 数控机床 铣床 工作误差 误差控制
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基于改进DeepLabV3+的非结构化道路可行驶区域检测
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作者 段小勇 何超 刘学渊 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期271-278,共8页
为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设... 为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设计,使图像分割速度及实时性显著提升;在主干网络解码器部分引入CBAM注意力机制,通过对ASPP模块参数调整,增强对非结构化道路在边界区域的特征提取与识别;采用融合损失函数,提高模型收敛速率及准确度,避免模型在复杂环境下出现错误检测区域。结果表明,改进后的DeepLabV3+检测平均帧数提升26.69帧/s,较原模型检测速率提升约54%,检测准确率提升至91.26%,同时,在强光、逆光以及路面积水等多种情况下均未出现漏检、误检和边界分割不清晰等现象,为非结构化道路自动驾驶提供技术参考。 展开更多
关键词 非结构化道路 语义分割 deeplabv3+ 注意力机制 损失函数
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基于DeepLabV3+模型的轨道站点影响区自行车出行环境评价 被引量:1
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作者 朱震军 张芮嘉 +3 位作者 张勇 过秀成 韩吉 徐逸清 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第10期4300-4306,共7页
轨道站点影响区自行车出行环境评价对于促进自行车接驳出行效率和服务品质提升具有重要意义。采集百度街景、路网、轨道站点等多源数据,选取自行车出行环境的舒适性、安全性、便捷性和可达性评价指标,运用DeepLabV3+模型和sDNA分析法对... 轨道站点影响区自行车出行环境评价对于促进自行车接驳出行效率和服务品质提升具有重要意义。采集百度街景、路网、轨道站点等多源数据,选取自行车出行环境的舒适性、安全性、便捷性和可达性评价指标,运用DeepLabV3+模型和sDNA分析法对轨道站点1500 m范围影响区内不同类型道路的自行车出行环境进行评价,并以南京市为例进行实证分析。结果表明:站点影响区自行车出行环境存在空间差异性;交通型道路的自行车出行中间性、天空可视度高,但自行车存取方便程度低;生活型道路的自行车存取方便程度、绿视率高,但自行车出行中间性、安全性低;综合型道路各指标相对协调。 展开更多
关键词 轨道站点影响区 自行车出行 deeplabv3+模型 出行环境评价
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基于轻量级DeepLabV3+网络的焊接熔池图像分割方法 被引量:2
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作者 胡继涛 马晓锋 +2 位作者 赵荣丽 刘海生 王中任 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期126-134,共9页
为了准确快速地提取焊接过程中的熔池图像,提出一种轻量级DeepLabV3+网络的焊接熔池图像分割方法。首先,将DeepLabV3+的主干网络由Xception替换为优化后的MobileNetV2网络以减少模型参数量。其次,引入坐标注意力(CA)机制,提高模型对熔... 为了准确快速地提取焊接过程中的熔池图像,提出一种轻量级DeepLabV3+网络的焊接熔池图像分割方法。首先,将DeepLabV3+的主干网络由Xception替换为优化后的MobileNetV2网络以减少模型参数量。其次,引入坐标注意力(CA)机制,提高模型对熔池图像的提取能力。最后,利用迁移学习的训练方法,解决熔池样本稀缺的问题,并提升模型的精度和泛化能力。实验结果表明,改进后的模型在熔池数据集下平均交并比(MIoU)为94.65%,平均像素精度(MPA)为96.67%,单张图片推理时间为11.09 ms,模型参数量为5.81 M。与SegNet、PSPNet、UNet和DeepLabV3+等经典网络相比,改进后算法的模型参数量小,单图推理时间较短,且保持较高的平均交并比,能够更好地平衡图像分割精度和实时性。 展开更多
关键词 语义分割 deeplabv3+ 轻量级 熔池
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基于DeepLabv3+模型的地表水体快速遥感监测 被引量:1
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作者 康辉 窦文章 +3 位作者 韩灵怡 丁梓越 吴亮廷 侯璐 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第4期117-123,共7页
地表水体监测对于水资源保护具有重要的参考价值。该文以2013—2022年的国产高分一号(GF-1)系列遥感影像为数据源,发展了一种基于深度学习模型DeepLabv3+的像素级地表水体遥感提取方法。在北京市密云区的实验结果表明,该方法可快速获取... 地表水体监测对于水资源保护具有重要的参考价值。该文以2013—2022年的国产高分一号(GF-1)系列遥感影像为数据源,发展了一种基于深度学习模型DeepLabv3+的像素级地表水体遥感提取方法。在北京市密云区的实验结果表明,该方法可快速获取多期次像元尺度的地表水时空分布,提取结果与真实空间分布基本一致;与随机森林算法、支持向量机算法和最大似然法等常规分类算法提取结果进行对比,所提方法的精确率和召回率分别达99.22%和98.01%,水体提取精度较高。通过长时间序列监测,2013—2022年间密云区地表水体面积经过持续性减小→增加→保持稳定3个过程。该方法提取精度和效率满足区域级水体空间范围变化监测的需求,在区域地表水资源遥感快速监测和生态评价等领域具有广阔的业务应用前景。 展开更多
关键词 地表水体 高分一号 deeplabv3+ 快速遥感监测 精度评价
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基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法
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作者 王浩宇 胡玉荣 +3 位作者 崔艳荣 陈华锋 李素若 刘奕 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期113-120,共8页
针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的现状,提出基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法,根据苹果叶片病害特征,在模型主干网络前嵌入Inception v2模型,不仅可增强模型对特征的多尺度感知能力,还... 针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的现状,提出基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法,根据苹果叶片病害特征,在模型主干网络前嵌入Inception v2模型,不仅可增强模型对特征的多尺度感知能力,还能使模型更好地捕捉到病害的细微差异,有助于提升特征的多样性;同时在池化层前引入通道混洗,将输入通道分成2个组进行混洗操作,便于通道之间的信息交互,使得模型对特征的整合能力有所提升,有助于提升模型对复杂背景下病害特征的识别效果。采用覆盖斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病和锈病等5种常见病害的图像数据集进行试验。结果表明,改进的模型比原模型平均召回率提升1.98百分点,平均F1分数提升1.97百分点,Top-1准确率提升1.89百分点,平均精确率提升1.88百分点,而参数量仅为17.7 M,与其他经典网络模型相比,性能评估指标均有不同程度的提升。改进的模型可为真实场景下苹果叶片病害的识别提供一种新颖且有效的方法。 展开更多
关键词 苹果叶片病害 图像识别 MobileNet v3-small模型 通道混洗 Inception v2模型
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基于ORYZA_V3模型的重庆市水稻生长模拟评估研究
16
作者 杨晓霞 徐保坤 +5 位作者 汪魁 杨雪勇 许彬 尹朝恒 梁越 于浕 《节水灌溉》 北大核心 2025年第8期67-72,共6页
水稻生长精准模拟对于指导田间管理,提高作物产量具有重要意义。ORYZA Version 3(ORYZA_V3)模型被广泛用于农田系统中水稻生长的模拟。然而,当前关于该模型对重庆市水稻生长模拟性能评估的研究仍比较薄弱。以重庆灌溉试验中心站水稻大... 水稻生长精准模拟对于指导田间管理,提高作物产量具有重要意义。ORYZA Version 3(ORYZA_V3)模型被广泛用于农田系统中水稻生长的模拟。然而,当前关于该模型对重庆市水稻生长模拟性能评估的研究仍比较薄弱。以重庆灌溉试验中心站水稻大田试验数据为基础,全面评估了该模型对6个水稻生长变量的模拟精度。结果显示:①ORYZA_V3模型可以准确模拟水稻物候、叶面积指数、地上总生物量、产量,WIA=0.72~0.97,RRMSE=5.13%~14.47%,R^(2)=0.91~0.97;②模型对叶片氮素含量的模拟精度差于上述4个变量,但是仍处于可以接受的范围,WIA=0.96~0.97,RRMSE=16.14~18.50%,R2=0.91~0.92;③但是模型对穗氮素含量的模拟精度较差,WIA=0.43~0.45,RRMSE=67.26~110.19%,R^(2)=0.41~0.48。可以通过优化水稻器官氮素迁移转化模块以提高模型对穗氮素含量的模拟精度。综上,研究证实ORYZA_V3模型可以为重庆市水稻生长模拟和稻田管理提供工具支持。 展开更多
关键词 重庆水稻 水稻生长 ORYZA_V3模型 模型评估
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基于改进DeepLabV3+的云南省光伏板识别方法 被引量:1
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作者 徐真 周仿荣 +4 位作者 高振宇 文刚 马御棠 朱鹏航 吴磊 《东华大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期215-221,共7页
光伏板提取是山火遥感监测虚警库建设的重要部分,对于避免山火遥感监测误报、提升山火遥感监测运行效率等具有重要意义。云南省地处云贵高原,地表环境较为复杂,采用遥感技术提取光伏板面临较大挑战。为克服光伏板样本不均衡等难点,将Res... 光伏板提取是山火遥感监测虚警库建设的重要部分,对于避免山火遥感监测误报、提升山火遥感监测运行效率等具有重要意义。云南省地处云贵高原,地表环境较为复杂,采用遥感技术提取光伏板面临较大挑战。为克服光伏板样本不均衡等难点,将ResNet-50残差网络作为DeepLabV3+语义分割模型的骨干网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块后融入注意力机制以更有效地聚合特征的多尺度上下文信息。构建云南省光伏板提取模型,并进行精度评价。结果显示,利用改进的DeepLabV3+模型进行光伏板提取的精准率达97.95%,召回率达95.84%,交并比达93.73%,在各模型中表现最佳,能实现高精度的光伏板提取,利用该模型提取云南省光伏板面积共40.149 km^(2)。 展开更多
关键词 deeplabv3+ 光伏板 语义分割 深度学习
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多层次特征融合的DeepLabv3+遥感图像道路提取
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作者 袁芳 王中元 陆可 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期93-100,共8页
针对遥感图像道路提取任务中传统DeepLabv3+模型参数量大、资源消耗多及易受环境干扰存在细节丢失问题,提出一种基于DeepLabv3+多层次特征融合的道路提取模型。首先,使用优化的MobileNetv2作为主干网络,减少参数量的同时输出四个层次的... 针对遥感图像道路提取任务中传统DeepLabv3+模型参数量大、资源消耗多及易受环境干扰存在细节丢失问题,提出一种基于DeepLabv3+多层次特征融合的道路提取模型。首先,使用优化的MobileNetv2作为主干网络,减少参数量的同时输出四个层次的特征参与编码和解码阶段。其次,利用注意力增强的空洞空间卷积池化金字塔,对输入特征进行多尺度的密集采样。接着,提出浅层特征增强模块,用于提升模型对浅层特征的利用和感知能力。最后,利用多注意力特征融合模块,增强深层次语义特征和浅层特征的融合。基于DeepGlobe道路数据集进行实验,结果表明本模型参数量仅为原模型的1/5,召回率、精度、F1和交并比分别是79.46%、81.82%、80.62%和67.53%。本模型整体效果优于其他模型,减少参数量的同时,有效降低道路细节丢失。 展开更多
关键词 遥感 道路提取 deeplabv3+ 多层次特征 注意力机制
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基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨行区识别
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作者 刘嘉宁 赵才友 张银喜 《铁道建筑》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量... 为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量级卷积神经网络MobileNetV2,引入注意力机制CBAM(Channel Attention Module)来提高网络对特征的感知能力,并改进ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)使其能编码多尺度信息。应用自制数据集验证本文方法的有效性,并与经典DeeplabV3+、U-net、MaskR-CNN算法进行对比分析。结果表明:本文算法精确率、准确率、召回率、平均交并比分别为94.57%、94.43%、93.49%、90.24%,训练时长6.5 h,单张图像预测时长51.78 ms,模型大小为23 MB,均优于其他三种算法。本文算法在提高对轨道区域图像分割性能的同时,增强了模型的训练和检测效率,具有运用于地铁轨道区域识别的可行性和实用性。 展开更多
关键词 地铁 轨道区域识别 深度学习 语义分割 deeplabv3+算法
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基于L-DeepLabV3+的风机组件图像分割方法
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作者 王先知 邬满 +1 位作者 王高才 周雨晨 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2089-2098,共10页
为提高风机组件图像的分割准确度和速度,提出一种L-DeepLabV3+的高效语义分割模型。采用改进后的EfficientNetV2-S1作为骨干网络,引入双融合注意力机制和深度可分离空洞卷积改进空洞空间卷积金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,... 为提高风机组件图像的分割准确度和速度,提出一种L-DeepLabV3+的高效语义分割模型。采用改进后的EfficientNetV2-S1作为骨干网络,引入双融合注意力机制和深度可分离空洞卷积改进空洞空间卷积金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,提高图像特征提取的准确性。损失函数采用Dice+Focal,使得模型在训练过程中会更加专注于复杂样本。实验结果表明,L-DeepLabV3+模型总体分类的准确率(Ac)提高了8.08%,mIoU值提高了7.59%。对比主流的语义分割模型,L-DeepLabV3+模型的分割精度得到进一步提升。 展开更多
关键词 图像分割 语义分割 deeplabv3+ 注意力机制 EfficientNetV2网络 平均交并比 风机叶片
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