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基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法构建与验证
被引量:
16
1
作者
姚青
吴叔珍
+5 位作者
蒯乃阳
杨保军
唐健
冯晋
朱旭华
朱先敏
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期183-189,共7页
针对水稻灯诱昆虫图像中稻飞虱自动检测存在严重误检和漏检问题,提出一种基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法。由于稻飞虱个体在灯诱昆虫图像中所占区域比例极小,利用重叠滑动窗方法提高飞虱在图像检测区域中所占比例,提高2...
针对水稻灯诱昆虫图像中稻飞虱自动检测存在严重误检和漏检问题,提出一种基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法。由于稻飞虱个体在灯诱昆虫图像中所占区域比例极小,利用重叠滑动窗方法提高飞虱在图像检测区域中所占比例,提高2种稻飞虱(白背飞虱和褐飞虱)的检测率和避免滑动窗边界造成的目标漏检。针对CornerNet存在角点匹配不准确导致检测框冗余问题,利用检测框抑制方法去除冗余检测框。对灯诱昆虫图像进行稻飞虱检测,结果表明,该研究提出的基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法对2种稻飞虱检测的平均精确率和召回率分别为95.53%和95.50%,有效地提高了灯诱昆虫图像中稻飞虱的检测效果,可用于智能虫情测报灯的灯诱昆虫图像中白背飞虱和褐飞虱的智能测报。
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关键词
图像识别
害虫检测
水稻灯诱昆虫图像
稻飞虱
cornernet
模型
目标检测
重叠滑动窗
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职称材料
基于CornerNet-Saccade的手部分割模型
2
作者
林竞力
肖国庆
+1 位作者
张陶
文鑫
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期266-273,共8页
手部分割技术受手部形态、分割背景等因素的影响,分割效率难以提高。在CornerNet-Saccade模型基础上构造一种基于扫视机制的分割模型。通过模拟人眼观察物体时先扫视再仔细观察的行为特征,降低待处理图像的像素数量并在初步判断手部位...
手部分割技术受手部形态、分割背景等因素的影响,分割效率难以提高。在CornerNet-Saccade模型基础上构造一种基于扫视机制的分割模型。通过模拟人眼观察物体时先扫视再仔细观察的行为特征,降低待处理图像的像素数量并在初步判断手部位置后将掩码分支添加到不同尺度特征图中,完成精细分割任务。在此基础上,引入线性瓶颈结构完成模型轻量化操作以降低模型复杂度。实验结果表明,该模型在Egohands数据集上平均交并比高达88.4%,优于RefinNet、U-Net等主流模型,轻量化处理后其平均交并比虽降低了2.2个百分点,但参数量仅为原模型的44.9%。
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关键词
手部分割
深度学习
cornernet
-Saccade模型
扫视机制
轻量化结构
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职称材料
题名
基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法构建与验证
被引量:
16
1
作者
姚青
吴叔珍
蒯乃阳
杨保军
唐健
冯晋
朱旭华
朱先敏
机构
浙江理工大学信息学院
中国水稻研究所稻作技术研究与发展中心
浙江省托普云农科技股份有限公司
江苏省植物保护植物检疫站
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期183-189,共7页
基金
国家“863”计划项目(2013AA102402)
浙江省公益性项目(LGN18C140007)
浙江省自然科学基金(LY20C140008)。
文摘
针对水稻灯诱昆虫图像中稻飞虱自动检测存在严重误检和漏检问题,提出一种基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法。由于稻飞虱个体在灯诱昆虫图像中所占区域比例极小,利用重叠滑动窗方法提高飞虱在图像检测区域中所占比例,提高2种稻飞虱(白背飞虱和褐飞虱)的检测率和避免滑动窗边界造成的目标漏检。针对CornerNet存在角点匹配不准确导致检测框冗余问题,利用检测框抑制方法去除冗余检测框。对灯诱昆虫图像进行稻飞虱检测,结果表明,该研究提出的基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法对2种稻飞虱检测的平均精确率和召回率分别为95.53%和95.50%,有效地提高了灯诱昆虫图像中稻飞虱的检测效果,可用于智能虫情测报灯的灯诱昆虫图像中白背飞虱和褐飞虱的智能测报。
关键词
图像识别
害虫检测
水稻灯诱昆虫图像
稻飞虱
cornernet
模型
目标检测
重叠滑动窗
Keywords
image recognition
pest detection
rice light-trap insect image
rice planthopper
cornernet model
object detection
overlapping sliding window
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于CornerNet-Saccade的手部分割模型
2
作者
林竞力
肖国庆
张陶
文鑫
机构
西华大学电气与电子信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期266-273,共8页
基金
国家自然科学基金(61571371)
国家自然科学基金青年科学基金项目(61901393)
教育部春晖计划合作科研项目(Z201405)。
文摘
手部分割技术受手部形态、分割背景等因素的影响,分割效率难以提高。在CornerNet-Saccade模型基础上构造一种基于扫视机制的分割模型。通过模拟人眼观察物体时先扫视再仔细观察的行为特征,降低待处理图像的像素数量并在初步判断手部位置后将掩码分支添加到不同尺度特征图中,完成精细分割任务。在此基础上,引入线性瓶颈结构完成模型轻量化操作以降低模型复杂度。实验结果表明,该模型在Egohands数据集上平均交并比高达88.4%,优于RefinNet、U-Net等主流模型,轻量化处理后其平均交并比虽降低了2.2个百分点,但参数量仅为原模型的44.9%。
关键词
手部分割
深度学习
cornernet
-Saccade模型
扫视机制
轻量化结构
Keywords
hand segmentation
deep learning
cornernet
-Saccade
model
saccade mechanism
lightweight structure
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法构建与验证
姚青
吴叔珍
蒯乃阳
杨保军
唐健
冯晋
朱旭华
朱先敏
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CornerNet-Saccade的手部分割模型
林竞力
肖国庆
张陶
文鑫
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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