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基于改进的DeepLabv3+模型的自然环境下舌象分割方法
1
作者 刘嵘澂 辛国江 +1 位作者 张杨 朱磊 《计算机与现代化》 2025年第10期32-36,43,共6页
在自然环境下采集的舌象图像,受光照、背景等因素的影响,其精确分割具有很高的难度。基于改进的DeepLabv3+算法,本文提出一种DeepLabv3-MAC模型,分割自然环境下采集的舌象。首先,将DeepLabv3+模型的主干网络替换为MobileNetv2网络来降... 在自然环境下采集的舌象图像,受光照、背景等因素的影响,其精确分割具有很高的难度。基于改进的DeepLabv3+算法,本文提出一种DeepLabv3-MAC模型,分割自然环境下采集的舌象。首先,将DeepLabv3+模型的主干网络替换为MobileNetv2网络来降低模型复杂度;其次,采用非对称卷积模块增强卷积神经网络的卷积核骨架,提高卷积信息的利用率;最后,引入CBAM注意力机制,不仅能关注空间和通道上参数的重要程度,同时也能提升模型分割精度。实验结果表明,相较于经典的舌象分割算法,本文提出的DeepLabv3-MAC模型具有较好的分割性能,同时,模型的参数量大大减少,可以更快地对自然环境下的舌象进行分割,有利于后期在移动端部署。 展开更多
关键词 舌象分割 deeplabv3+ deeplabv3-mac 非对称卷积模块 CBAM注意力机制
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基于改进的DeepLabV3+网络的Sentinel-1影像水体提取
2
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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基于改进DeeplabV3+的阴极铜板结瘤缺陷识别方法
3
作者 靖青秀 常琪琪 +2 位作者 杨雪晴 张志聪 黄晓东 《有色金属科学与工程》 北大核心 2025年第4期544-551,共8页
表面结瘤是电解阴极铜板产品的一种主要质量缺陷,生产实践中常根据阴极铜板结瘤类型的不同对电解生产过程出现的问题进行反馈诊断。针对传统人工观察方式判定阴极铜板结瘤类型准确度不高及时间滞后等问题,文中提出一种改进DeeplabV3+语... 表面结瘤是电解阴极铜板产品的一种主要质量缺陷,生产实践中常根据阴极铜板结瘤类型的不同对电解生产过程出现的问题进行反馈诊断。针对传统人工观察方式判定阴极铜板结瘤类型准确度不高及时间滞后等问题,文中提出一种改进DeeplabV3+语义分割模型,将模型部署在生产现场,可实现对阴极铜板表面结瘤类型的在线实时识别。该方法采用MobileNetV2作为主干网络实现轻量化,模型大小为改进前的11.15%;并引入注意力机制捕获多尺度信息,以增进结瘤边缘区域划分的精度,缺陷类别分类的准确度提高1.06%。实验结果表明,该算法对电解阴极铜板上的点状、聚集状和边缘结瘤缺陷的分割和分类效果优异,在测试集上的分割准确率高达91.58%,能够满足实际生产需求,为进一步实现电解铜生产过程中阴极铜板表面质量在线检测的智能化管控提供了一定的实践借鉴。 展开更多
关键词 阴极铜板结瘤 图像分割 deeplabv3+ 注意力机制
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基于改进Deeplabv3^(+)的大口黑鲈表型数据测量与品质预测方法
4
作者 冯国富 曾智超 +2 位作者 王文娟 王耀辉 王浩 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期517-525,588,共10页
大口黑鲈的肥满度、体质量及尺寸等是评估其品质的重要指标,针对上述数据手工测量操作繁琐、效率低下及关键点表型数据测量方法面积要素缺失等问题,本文提出一种语义分割模型结合最小外接轴对齐矩形的表型数据测量方法,并基于表型数据... 大口黑鲈的肥满度、体质量及尺寸等是评估其品质的重要指标,针对上述数据手工测量操作繁琐、效率低下及关键点表型数据测量方法面积要素缺失等问题,本文提出一种语义分割模型结合最小外接轴对齐矩形的表型数据测量方法,并基于表型数据测量与计算结果完成大口黑鲈品质预测。首先通过使用CBAM(Convolutional block attention module)和SENet(Squeeze-and-excitation network)对Deeplabv3^(+)模型进行改进,实现对大口黑鲈头部、躯干、尾部、鱼鳍等部位的高精度分割,然后使用最小外接轴对齐矩形完成大口黑鲈各部位长、高测量,通过各部位像素与矩形像素的比例完成面积测量;最后,基于测量结果完成体质量回归预测与肥满度计算,以实现大口黑鲈品质预测。结果表明,语义分割模型整体mIoU(Mean intersection over union)达到90.15%,在忽略鱼鳍影响后,mIoU达到94.02%,测量所得全长、体长、体高平均相对误差低于2.5%,头长、头高平均相对误差低于3.5%,面积测量误差低于4.5%。多项式体质量回归预测模型对体质量预测值与实际值的决定系数为0.97,平均相对误差低于4%,基于测量值的3种肥满度状态指数计算结果均接近实际值。该方法可以高效、准确地获取大口黑鲈的表型数据,并为进一步衡量鱼类生长状况与健康状况研究提供参考。 展开更多
关键词 大口黑鲈 表型数据 品质预测 deeplabv3^(+) 计算机视觉 语义分割
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基于改进Deeplabv3+的遥感滑坡分割提取模型
5
作者 王建霞 郭玉凤 +1 位作者 杨春金 张晓明 《河北工业科技》 2025年第5期401-411,共11页
为了解决传统高分辨率滑坡影像分割方法在处理细节和模糊边界时性能受限的问题,提出了一种融合Swin Transformer网络、卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)、位置注意力特征金字塔网络(position attention fea... 为了解决传统高分辨率滑坡影像分割方法在处理细节和模糊边界时性能受限的问题,提出了一种融合Swin Transformer网络、卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)、位置注意力特征金字塔网络(position attention feature pyramid network,PA-FPN)与多层卷积解码器的增强型Deeplabv3+模型(SCPD-Deeplabv3+)。首先,对基线模型Deeplabv3+进行改进,采用Swin Transformer作为主干网络,在Deeplabv3+模型的空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块中引入CBAM,在解码器中集成PA-FPN,并在上采样过程中增加更多的卷积层;其次,对SCPD-Deeplabv3+模型进行训练;最后,将高分辨率滑坡影像测试集输入训练后的SCPD-Deeplabv3+模型中进行消融实验,并与U型网络(U-shaped network,UNet)、比例积分微分网络(proportional integral derivative network,PIDNet)、实时语义分割Transformer(real-time Transformer for semantic segmentation,RTFormer)等主流模型进行对比评估与可视化分析。结果表明:SCPD-Deeplabv3+的平均交并比、精度、召回率和F 1-score分别达到90.18%、93.57%、94.47%和93.58%,比改进前的Deeplabv3+分别提高了3.39个百分点、1.45个百分点、3.90个百分点和3.51个百分点。所提方法有效提升了滑坡区域分割的精确度和细节复原能力,为遥感滑坡监测与灾害评估提供了可靠的技术手段。 展开更多
关键词 计算机图像处理 滑坡分割 deeplabv3+ Swin Transformer
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基于边缘感知DeepLabV3+模型的耕地系统生境类型识别方法
6
作者 边振兴 姚舒译 +2 位作者 刘晓雨 王楚翘 刘佳玥 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期280-290,共11页
针对耕地系统生境分类标准缺失、类型覆盖不全,以及现有模型难以协同语义与边缘特征导致多尺度生境(大尺度田块与微型生境)分割精度低、边界模糊等问题,该研究拟构建包含15类耕地系统生境的类别完备、标注精细的超高分辨率遥感影像数据... 针对耕地系统生境分类标准缺失、类型覆盖不全,以及现有模型难以协同语义与边缘特征导致多尺度生境(大尺度田块与微型生境)分割精度低、边界模糊等问题,该研究拟构建包含15类耕地系统生境的类别完备、标注精细的超高分辨率遥感影像数据集,提出边缘感知DeepLabV3+模型。该模型编码器使用分层可变形卷积,保证精度同时减少88.85%训练参数量;解码器集成多尺度特征与双模态边缘感知以实现细节语义特征融合,引入混合损失函数和分层差异化学习率进行优化。基于此数据集的试验表明,该模型平均交并比和准确率达到66.55%和80.31%,较基准网络提升9.74%和4.05%。消融试验验证了双模态边缘感知具有互补性,使田埂等微型生境交并比提升6.99%~36.56%。该研究构建了基于边缘感知语义分割的耕地系统生境识别方法,以较低成本实现米级精度识别,为精细化耕地生境监测提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 边缘感知 deeplabv3+ 超高分辨率遥感影像 耕地系统生境数据集 多尺度特征融合 语义分割
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面向铁路螺栓检测的改进DeepLabV3+语义分割模型
7
作者 王向 刘姝妍 +2 位作者 张晓明 王建超 赵晗羽 《微电子学与计算机》 2025年第7期126-135,共10页
针对螺栓边缘具有密集的细小螺纹以及其长窄矩形柱外观等特点所导致接触网螺栓支柱精准识别低的问题,提出了一种改进的DeepLabV3+模型,对螺栓进行识别分割研究。首先,针对于螺栓对象长宽比不均匀的特点,在解码器中串联一个条纹池化模块(... 针对螺栓边缘具有密集的细小螺纹以及其长窄矩形柱外观等特点所导致接触网螺栓支柱精准识别低的问题,提出了一种改进的DeepLabV3+模型,对螺栓进行识别分割研究。首先,针对于螺栓对象长宽比不均匀的特点,在解码器中串联一个条纹池化模块(Stripe Pooling,SP),提高特征提取能力,保留螺栓外观形态。其次,对空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块中的3个膨胀卷积层进行跳层连接操作,感知更强大的上下文信息,并且根据螺栓的外观特点,对膨胀系数进行适当调整,有助于提高螺栓边缘细小螺纹的提取能力。最后,在编码部分引入PSA注意力机制模块(Pyramid Split Attention,PSA),获得更清晰的螺栓边界信息。模型训练的数据集是由铁路施工现场收集的螺栓支柱图片整理而成,在此数据集上对改进算法进行检验。实验结果表明:与原模型相比,改进后模型的平均交并比和准确率分别增加了4.89%和1.2%,达到较可观的分割精度和效果。 展开更多
关键词 细小螺纹 螺栓形态 语义分割 deeplabv3+模型 PSA注意力机制模块
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基于DeepLabV3+的轻量级多特征融合街景语义分割
8
作者 宋宇 刘伟达 +1 位作者 郭杨 梁超 《长春工业大学学报》 2025年第3期222-232,共11页
针对基于深度学习的语义分割网络中参数大,难以在移动平台上实施;网络中感受野较小,没有充分利用低层语义信息等问题。提出基于DeepLabV3+改进的神经网络算法。网络编码器在主干网络使用轻量级MobilenetV2替换原网络并增加通道注意力机... 针对基于深度学习的语义分割网络中参数大,难以在移动平台上实施;网络中感受野较小,没有充分利用低层语义信息等问题。提出基于DeepLabV3+改进的神经网络算法。网络编码器在主干网络使用轻量级MobilenetV2替换原网络并增加通道注意力机制模块,大幅降低网络的计算时间;将原ASPP部分替换为密集连接的ASPP结构,扩张率设置为1~8倍,增大感受野的同时控制了计算量,同时针对密集连接ASPP加入了条形池化,在精度提高的同时运算量基本维持不变;并将得到的特征图通过空间和通道注意力机制进行语义信息建模。解码端融合编码端第二次和第三次下采样的语义特征,提升图像的分割精度。实验结果表明,在Camvid与Cityscapes数据集上测试,该网络能够改善DeepLabV3+的不足,且在平均交并比分别达到72.3%、66.41%,在CamVid上用时降低了33.8%。 展开更多
关键词 语义分割 注意力机制 改进的deeplabv3+网络 密集连接ASPP 多特征融合
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基于改进Deeplabv 3+模型的遥感影像地物语义分割方法研究 被引量：2
9
作者 南国君 王敏 +2 位作者 都海波 谢枫 许水清 《控制与决策》 北大核心 2025年第2期423-431,共9页
面向电力自动化领域,针对在遥感影像关键地物信息提取过程中,地物类别分布不均衡和不同域场景风格差异较大带来提取效果一般的问题,采用一种改进Deeplabv 3+语义分割网络.首先,在主干网络ResNet 101中使用IBN模块,用于增强模型对风格差... 面向电力自动化领域,针对在遥感影像关键地物信息提取过程中,地物类别分布不均衡和不同域场景风格差异较大带来提取效果一般的问题,采用一种改进Deeplabv 3+语义分割网络.首先,在主干网络ResNet 101中使用IBN模块,用于增强模型对风格差异较大的遥感影像的泛化能力,同时为了进一步提高模型的分割精度,在网络中加入SE模块,加强重要的通道信息,缓解信息丢失问题;然后,损失函数使用Dice+Focal的联合损失函数,Dice Loss损失函数可缓解类别分布不均衡对小目标提取的影响,Focal Loss损失函数不仅可以使得模型更关注分类困难的目标,还可以改善Dice Loss造成的网络训练的不稳定.实验结果表明:所提出改进Deeplabv 3+与原Deeplabv 3+模型相比,将F 1-Score提高了7.78%,Intersection over Union提高了5.78%;与其他主流语义分割模型(包括FCN、UNet、SegNet)相比,所提出改进Deeplabv 3+在地物提取中实现了更好的分割精度. 展开更多
关键词 语义分割 deeplabv 3+ IBN模型 遥感影像 损失函数 地物提取
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基于融入高效通道注意力的DeepLabV3+焊缝识别方法
10
作者 杨民强 《焊接》 2025年第2期66-75,共10页
【目的】焊缝识别在材料加工和焊接工艺中具有重要的应用价值。针对复杂环境下电弧光、烟雾等噪声对激光焊焊缝条纹分割精度造成的影响,提出了一种改进的DeepLabV3+焊缝识别方法,该方法融入了高效通道注意力机制(Efficient channel atte... 【目的】焊缝识别在材料加工和焊接工艺中具有重要的应用价值。针对复杂环境下电弧光、烟雾等噪声对激光焊焊缝条纹分割精度造成的影响,提出了一种改进的DeepLabV3+焊缝识别方法,该方法融入了高效通道注意力机制(Efficient channel attention module,ECA)以增强模型的鲁棒性。【方法】在模型的解码器部分特征融合之前,引入ECA注意力机制实现特征的加权融合,再结合交叉熵损失、骰子损失和焦点损失,以进一步提升模型的准确性和鲁棒性。【结果】试验结果表明,提出的算法在实际焊接环境中的焊缝图像分割精度表现优异,平均像素准确度(Mean pixel accuracy,mPA)达到95%,平均交并比(Mean intersection over union,m IoU)为89%,能够有效提取和识别焊缝特征。【结论】通过对复杂环境下激光焊焊缝识别的试验验证,改进后的模型显著提高了焊接图像的识别性能,具有较强的应用前景。 展开更多
关键词 焊缝识别 语义分割 高效通道注意力 deeplabv3+
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基于注意力机制改进DeepLabV3+网络的拉索检测方法
11
作者 蒋田勇 胡淳俊 郑力之 《交通科学与工程》 2025年第3期73-81,共9页
【目的】基于计算机视觉进行拉索振动测量时,背景图像中物体的运动会影响拉索振动识别的精度。因此,提出一种引入有效通道注意力(ECA)机制的改进DeepLabV3+网络方法,以去除复杂图像背景并提取图像前景中的拉索目标。【方法】在DeepLabV3... 【目的】基于计算机视觉进行拉索振动测量时,背景图像中物体的运动会影响拉索振动识别的精度。因此,提出一种引入有效通道注意力(ECA)机制的改进DeepLabV3+网络方法,以去除复杂图像背景并提取图像前景中的拉索目标。【方法】在DeepLabV3+网络的编码阶段增设特征提取模块以增强拉索图像的深层特征,从而获得更精细的拉索边缘;在解码阶段引入浅层特征融合模块过滤背景信息并减少细节信息的损失。【结果】在采集的离散拉索图像数据上对模型的精度进行评估,结果表明:改进后的DeepLabV3+网络的平均交互比(MIoU)、类别像素精度(PA)和平均像素精度(MPA)均有提高,分别达到0.9901、0.9984和0.9949。【结论】改进后的DeepLabV3+网络对拉索像素识别的精度更高,对背景图像的分割更完全,可有效去除拉索的复杂图像背景。 展开更多
关键词 计算机视觉 注意力机制 复杂图像背景 前景拉索 deeplabv3+网络
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基于MAE-DeepLabv3双通道网络的高光谱图像分类方法
12
作者 闫怀平 侯玉鹏 《无线互联科技》 2025年第20期5-10,共6页
高光谱图像分类时,基于深度学习的方法面临标注样本不充足的问题。文章提出一种基于MAE-DeepLabv3的双通道网络架构,通过掩码自编码器(Masked Autoencoder, MAE)模块进行自监督预训练,从大量无标注数据中学习光谱特征表示,缓解标记样本... 高光谱图像分类时,基于深度学习的方法面临标注样本不充足的问题。文章提出一种基于MAE-DeepLabv3的双通道网络架构,通过掩码自编码器(Masked Autoencoder, MAE)模块进行自监督预训练,从大量无标注数据中学习光谱特征表示,缓解标记样本不足问题;结合DeepLabv3网络架构提取多尺度特征的优势,提取目标地物在不同尺度下的空间特征,通过迁移学习缓解样本不足问题。整个网络模型融合光谱特征和空间多尺度特征得到分类结果。在Indian Pines和Salinas公开数据集上进行了对比实验,结果表明,文章方法均表现出了优异的分类性能。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 掩码自编码器 deeplabv3 自监督预训练 迁移学习
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基于改进DeepLabV3+算法的遥感影像滑坡识别 被引量：1
13
作者 李旺平 尉文博 +6 位作者 刘晓杰 柴成富 张雪莹 周兆叶 张秀霞 郝君明 魏玉明 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第6期1448-1461,共14页
【目的】深度学习方法在地物识别中可以通过自动提取复杂地形特征从而显著提升效率,其中DeepLabV3+算法能够有效捕获多像素特征,被广泛地应用于遥感影像的分割和识别。但其在滑坡识别中细节处理能力受限,容易导致目标边界的模糊和识别错... 【目的】深度学习方法在地物识别中可以通过自动提取复杂地形特征从而显著提升效率,其中DeepLabV3+算法能够有效捕获多像素特征,被广泛地应用于遥感影像的分割和识别。但其在滑坡识别中细节处理能力受限,容易导致目标边界的模糊和识别错误,此外,该模型依靠卷积运算捕获的是局部信息,难以有效地建立长距离依赖关系。【方法】本文提出了一种基于DeepLabV3+的改进模型,首先,引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA)机制,增强特征表达能力。其次,使用密集空间空洞金字塔池化(Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling,DenseASPP)模块替换原有的空间空洞金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,提升多尺度特征提取效果并有效地解决了空洞卷积低效或失效的问题;同时,通过并联加入条形池化(Strip Pooling,SP)分支模块,提升主干网络对长距离依赖关系的建模能力。最后,引入级联特征融合(Cascade Feature Fusion,CFF)模块,用于整合不同层次的特征信息,进一步优化分割性能。【结果】使用毕节滑坡数据集进行实验,结果表明,改进后模型相较原模型的MIoU提高了2.2%,F1分数提高了1.2%;与其他主流深度学习模型进行对比,该模型在提取精度方面均表现出一定优势。在分割效果上,该模型在识别滑坡区域的整体准确性上有显著提高,分割结果与原始滑坡形态保持很高的一致性,减少了错分和漏分现象,在滑坡边界的分割上更加精确。【结论】通过验证数据集测试及实际应用验证,本文提出的方法在不同场景、不同复杂程度下的滑坡影像均表现出较强的识别能力,尤其在植被覆盖区、河流邻近区域等复杂背景环境中表现更加稳定,展现出较强的泛化能力和普适性。 展开更多
关键词 滑坡识别 遥感影像 深度学习 语义分割 deeplabv3+ 注意力机制 DenseASPP 特征融合
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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
14
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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级联改进DexiNed和DeepLabv3+网络的坡耕地提取 被引量：2
15
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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基于改进DeepLabV3+的钢桥锈蚀检测方法 被引量：3
16
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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基于改进DeeplabV3+的岩心图像裂缝提取算法 被引量：2
17
作者 胡健健 何小海 +2 位作者 龚剑 卿粼波 滕奇志 《智能计算机与应用》 2025年第1期1-9,共9页
岩心裂缝对于油气勘探有着重要意义,是宝贵的地质研究资料,对岩心裂缝图像进行裂缝提取有助于地质专家进行后续的研究工作。岩心裂缝图像存在着裂缝细小、裂缝和背景区域像素值接近等问题,已有的图像分割算法对裂缝提取效果不佳。为了... 岩心裂缝对于油气勘探有着重要意义,是宝贵的地质研究资料,对岩心裂缝图像进行裂缝提取有助于地质专家进行后续的研究工作。岩心裂缝图像存在着裂缝细小、裂缝和背景区域像素值接近等问题,已有的图像分割算法对裂缝提取效果不佳。为了改善岩心裂缝的提取效果,本文提出基于改进DeeplabV3+的岩心图像裂缝提取算法。本文算法设计了新的解码器,对图像进行充分多尺度特征融合,增强了模型对裂缝边缘细节的表征能力;同时,引入条形池化模块(SPM),作为空洞空间金字塔池化模块(ASPP)中的池化层,从而有效减少了背景区域对裂缝目标提取的干扰。实验结果表明,提出的基于改进DeeplabV3+的岩心图像裂缝提取算法,相比于原始DeeplabV3+网络,改进算法在mIoU、mPA、F1-Score上分别提升了1.88%、4.49%、3.02%。 展开更多
关键词 岩心裂缝图像 deeplabv3+ 多尺度特征融合 条形池化
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面向收割机影像的轻量化DeepLabV3+胡麻倒伏识别方法
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作者 范翔宇 李玥 +6 位作者 魏霖静 高玉红 郭林海 周慧 康亮河 李永彪 范辉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期212-219,共8页
针对胡麻倒伏检测中存在的背景复杂以及模型计算量大等问题,该研究提出了一种改进DeepLabV3+的轻量化胡麻倒伏识别模型。首先采用轻量化主干网络MobileNetV2,减少模型的训练时长;然后引入坐标注意力机制CA(coordinate attention),增强... 针对胡麻倒伏检测中存在的背景复杂以及模型计算量大等问题,该研究提出了一种改进DeepLabV3+的轻量化胡麻倒伏识别模型。首先采用轻量化主干网络MobileNetV2,减少模型的训练时长;然后引入坐标注意力机制CA(coordinate attention),增强模型对小范围倒伏区域的定位能力;再次,将原有的交叉熵损失函数(cross-entropy loss,CE_Loss)替换为更适合倒伏识别情境下的Focal Loss,同时在总损失中添加Dice Loss,增强数据类别不平衡情况下的识别效果。试验结果表明,改进后的DeepLabV3+模型在胡麻倒伏识别任务中提升了精度和效率,平均精确率达95.96%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)和平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)分别达到了92.55%和96.11%,相比HRNet、PSPNet、U-Net、SegNeXt-S、DeepLabV3+模型其m IoU分别提升1.08、3.74、3.06、11.79和1.59个百分点,mPA分别提升0.92、2.80、1.58、8.68和1.17个百分点;模型训练时长由原DeepLabV3+的27.3 h缩短为14.2 h;同时满足了实时性识别要求,平均检测帧率为83帧/s。该研究为农业场景下的实时倒伏检测及收割机作业优化提供了可行的技术方案。 展开更多
关键词 无人机 遥感 语义分割 胡麻 deeplabv3+ 倒伏区域识别 轻量化
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基于改进DeepLabV3+模型的盐碱地遥感图像分割算法研究
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作者 张昊 潘新 +1 位作者 罗小玲 郜晓晶 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期84-92,共9页
土壤盐碱化影响粮食产量,及时监测盐碱地的分布情况,做好盐碱化的治理对于保障粮食产量具有重要意义。本文提出了一种基于DeepLabV3+的深度学习改进方法监测盐碱地分布情况。该方法将主干网络替换为一种轻量的GhostNetV2网络,大幅减少... 土壤盐碱化影响粮食产量,及时监测盐碱地的分布情况,做好盐碱化的治理对于保障粮食产量具有重要意义。本文提出了一种基于DeepLabV3+的深度学习改进方法监测盐碱地分布情况。该方法将主干网络替换为一种轻量的GhostNetV2网络,大幅减少模型的参数量;引入了一种高效的卷积模块RefConv(可重参数化)卷积,设计一个双分支的Bi-GhostBottleNeck模块增强对局部特征的关注。针对盐碱区域是难分类样本的问题,设计了一种混合损失函数,使模型更关注难分类样本。使用盐碱地遥感数据进行实验,相较于原始DeepLabV3+模型,平均交并比(mIoU)提高了3.08%。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 盐碱地 deeplabv3+ 空洞空间池化金字塔
原文传递
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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