基于密度等级分类的田间棉铃计数算法

作     者：黄紫云 李亚楠 王海晖 Huang Ziyun;Li Yanan;Wang Haihui

作者机构：武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉430205 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430073 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2020年第32卷第11期

页      面：1832-1839页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61906139) 湖北省自然科学基金(2019CFB173) 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室开放基金(HBIR201903). 

主　　题：棉铃 目标计数 密度等级分类 密度图 

摘      要：为了解决复杂棉田环境中的多模态棉铃计数问题,提出一种基于密度等级分类的田间棉铃计数算法.首先采用密度等级分类估计器对图像中的全局上下文信息进行编码;然后利用多列结构的密度图估计器将输入图像转换为高维特征映射;最后通过特征融合神经网络,将分类信息与高维特征映射相结合,以生成高质量的密度图,进而实现对田间棉铃进行计数.此外,构建了一个包含412幅田间棉铃图像的数据集,该数据集可根据不同的环境、年份和地域条件进行划分,以进行实验和对比.实验结果表明,所提出的算法达到了更低的计数误差,其有效性和鲁棒性均优于其他对比算法.