农业机械学报

作者：熊俊涛，刘柏林，钟灼，陈淑绵，郑镇辉

单位：华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,

关键词：荔枝花; 深度网络; 像素分割; 稠密特征传递; 注意力模块

基金：广东省重点研发计划项目（201913020223002）、国家自然科学基金项目（32071912）、广东省自然科学基金项目(2018A030313330)和广州市科技计划项目(202002030423)

针对使用目标检测、实例分割方法无法对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花进行识别的问题，提出一种基于深度语义分割网络识别荔枝花、叶像素并实现分割的方法。首先在花期季节于实验果园拍摄荔枝花图像；然后制作标签，并进行数据增强；构建深度为34层的ResNet主干网络，在此基础上引入稠密特征传递方法和注意力模块，提取荔枝花、叶片的特征；最后通过全卷积网络层对荔枝花、叶片进行分割。结果表明，模型的平均交并比(mIoU)为0.734，像素识别准确率达到87%。本文提出的深度语义分割网络能够较好地解决荔枝花的识别与分割问题，在复杂野外环境中具有较强的鲁棒性和较高的识别准确率，可为智能疏花提供视觉支持。

来源：2021年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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