检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2023年第11期54卷 225-235页

作者：胡晓波许桃胜黄伟王儒敬中国科学技术大学研究生院合肥230026 中国科学院合肥物质科学研究院合肥230031 安徽省智慧农业工程实验室合肥230031

针对现有草莓病害程度诊断方法存在识别精度低、参数量大、推理时间长等问题,提出了一种基于交互式双分支特征融合的草莓病害程度快速诊断方法。该方法首先以短程密集连接模块为基础,构建一种轻量化的交互式双分支特征融合网络(Interact... 详细信息

针对现有草莓病害程度诊断方法存在识别精度低、参数量大、推理时间长等问题,提出了一种基于交互式双分支特征融合的草莓病害程度快速诊断方法。该方法首先以短程密集连接模块为基础,构建一种轻量化的交互式双分支特征融合网络(Interactive bilateral feature fusion network,IBFFNet),用于提取图像的语义特征和细节特征。然后,通过注意力简化的金字塔池化模块获取上下文分支中的多尺度语义特征,利用边缘增强模块丰富空间分支中的边缘细节特征。最后,融合多尺度语义特征和空间细节特征,实现病斑和叶片区域的精确分割。在草莓叶部病害程度数据集上的实验结果显示,IBFFNet2_Seg的平均交并比达到77.8%,在单张NVIDIA GTX1050显卡上处理速度可达40.6 f/s,满足实际应用中对算法实时性和分割精度的要求。此外,在测试集上IBFFNet2_Seg预测病害程度与真实程度的决定系数R2为0.98,说明该模型可以准确预测草莓病害严重程度。本研究可为草莓病害精准防治提供可靠的技术支撑。

关键词：草莓病害语义分割病害程度快速诊断交互式双分支特征融合边缘增强

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