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基于全卷积神经网络多任务学习的时域语音分离
1
作者 孙林慧 王春艳 张蒙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第12期2228-2237,共10页
基于深度神经网络时频掩码进行语音分离时,目标信号相位一般采用混合信号的相位谱,且对性别组合缺乏针对性处理,这导致分离语音的质量不佳。针对该问题,本文提出一种基于全卷积神经网络联合性别组合检测(Fully Convolutional Neural Net... 基于深度神经网络时频掩码进行语音分离时,目标信号相位一般采用混合信号的相位谱,且对性别组合缺乏针对性处理,这导致分离语音的质量不佳。针对该问题,本文提出一种基于全卷积神经网络联合性别组合检测(Fully Convolutional Neural Network-Gender Combination Detection,FCN-GCD)多任务学习的时域语音分离方法。该方法首先在语音分离支路构建全卷积神经网络,该网络的输入为时域两人混合语音信号,输出为目标讲话者的纯净语音信号,运用卷积编码器和反卷积解码器对特征进行压缩和重建,实现端到端的语音分离。其次将混合语音性别组合检测任务整合到语音分离网络中,在两个任务联合约束下获取辅助信息特征和语音分离特征,并将这些深度特征相结合来提升语音分离质量。该FCN-GCD方法是一种时域语音分离方法,不需要进行相位恢复和频域到时域的重构,相比频域处理方法,该处理过程简单,从而提高了运算效率。另外,该方法从混合语音性别组合检测任务中提取有效的辅助信息特征,利用联合特征实现了更有效的语音分离。实验结果表明,与单任务的语音分离方法相比,本文所提出的FCN-GCD方法在男男、女女和男女三种性别组合下均有效提高了语音质量,在语音质量感知评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)、信号干扰比(Signalto-Interference Ratio,SIR)、信号失真比(Signal-to-Distortion Ratio,SDR)和信号伪像比(Signal-to-Artifact Ratio,SAR)评价指标上均获得更佳的表现。 展开更多
关键词 深度神经网络 语音分离 全卷积神经网络 特征融合 多任务学习
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基于全卷积神经网络的纵横波分解技术研究及其在弹性波成像中的应用
2
作者 许凯 陈祖庆 +3 位作者 孙振涛 张广智 康家光 王静波 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第6期1126-1137,共12页
纵波(P)和横波(S)波场分解对弹性介质中的多分量地震波成像至关重要,但是常规P-S波波场分解方法精度相对较低,且存在成像假象的问题。为此,构建了一种基于全卷积神经网络(FCN)的网络结构,用于二维各向同性弹性介质地震波场的P-S波波场... 纵波(P)和横波(S)波场分解对弹性介质中的多分量地震波成像至关重要,但是常规P-S波波场分解方法精度相对较低,且存在成像假象的问题。为此,构建了一种基于全卷积神经网络(FCN)的网络结构,用于二维各向同性弹性介质地震波场的P-S波波场分解。该网络由全卷积神经网络构建,使用合成波场快照进行训练,训练完成的网络类似空间滤波器,可实现高精度的P-S波波场分解。不同于基于傅里叶变换的P-S波波场分解方法,该方法可以在波场任意空间位置处开展P-S波波场分解,因此适用于面向目标的地震成像。合成数据的计算示例表明,基于全卷积神经网络的纵横波波场分解方法可有效分解P波和S波波场,且精度高于其他空间域分解方法。弹性波逆时偏移成像结果表明,使用基于全卷积神经网络(FCN)的P-S波波场分解方法所获得的基于P波和S波的地震波成像结果,可有效减少速度界面处的成像假象,提高复杂地质条件下的多波成像精度。 展开更多
关键词 弹性波场 P-S波波场分解 全卷积神经网络(FCN) 弹性波成像
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全卷积神经网络在垃圾土勘察中的应用 被引量：1
3
作者 徐四一 张旭 《岩土工程技术》 2024年第1期75-77,共3页
垃圾土与原土壤往往存在电阻率差异,常用垃圾土探测方法是高密度电阻率法和时域电磁法,而对反演结果的人工解译效率低,且准确性难以保证。通过全卷积神经网络在垃圾土勘察中的应用,识别某拆后绿地改造工程地下建构筑物垃圾土探测数据,... 垃圾土与原土壤往往存在电阻率差异,常用垃圾土探测方法是高密度电阻率法和时域电磁法,而对反演结果的人工解译效率低,且准确性难以保证。通过全卷积神经网络在垃圾土勘察中的应用,识别某拆后绿地改造工程地下建构筑物垃圾土探测数据,确定垃圾土范围,表明了本方法的有效性、实用性和可靠性,为垃圾土勘察、土方量计算和改善土地性状等提供参考。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 垃圾土 高密度电阻率法 异常识别
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基于全卷积神经网络的遥感图像线性构造解译方法——以云县官房铜矿区为例
4
作者 王宇翔 常河 王玉祥 《矿产与地质》 2024年第1期184-194,204,共12页
文章研究了深度学习方法在地质构造解译中的应用,探究了相比传统的线性构造方法更为高效且无需先验知识的方法。以基于全卷积神经网络(FCN)的图像像素注释方法实现了遥感数据对于线性构造解译半自动解译。选择云南省云县官房铜矿矿区作... 文章研究了深度学习方法在地质构造解译中的应用,探究了相比传统的线性构造方法更为高效且无需先验知识的方法。以基于全卷积神经网络(FCN)的图像像素注释方法实现了遥感数据对于线性构造解译半自动解译。选择云南省云县官房铜矿矿区作为实验区域,绘制的图件表明该解译方法能够满足普通地质研究的基本需求,同时也能作为人工线性构造解译工作的初步参考,具有一定的研究意义。而与其他传统自动解译方法对比,可以发现在解译精度、效率和可重复使用性上都存在一定的优势。这些研究成果对于地质构造解译的自动化发展具有重要的参考价值,也为遥感解译智能化的发展提供了新思路。 展开更多
关键词 线性构造 全卷积神经网络 官房铜矿 语义分割
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基于深度全卷积神经网络的电力耦合网络谐波阻抗估计 被引量：1
5
作者 赵大天 《电工技术》 2024年第S2期778-780,783,共4页
常规的谐波阻抗估计方法中,主要采用分层估计的方法,对系统侧与用户侧的谐波阻抗进行估计,忽略了电网孤岛的问题,影响谐波阻抗估计的精准度。因此,利用深度全卷积神经网络,设计了电力耦合网络谐波阻抗估计方法,检测出网络谐波补偿孤岛,... 常规的谐波阻抗估计方法中,主要采用分层估计的方法,对系统侧与用户侧的谐波阻抗进行估计,忽略了电网孤岛的问题,影响谐波阻抗估计的精准度。因此,利用深度全卷积神经网络,设计了电力耦合网络谐波阻抗估计方法,检测出网络谐波补偿孤岛,并对电力耦合网络谐波电压畸变值进行计算,减小幅值估计误差。再利用深度全卷积神经网络,构建谐波阻抗估计模型,进一步估计电网侧输入层的谐波阻抗变化量,进而实现电力耦合网络谐波阻抗的精准估计。采用对比实验的方式,验证该方法的估计误差更小,估计精准度更高,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 深度全卷积神经网络 电力耦合 网络 谐波阻抗 估计方法
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基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法 被引量：1
6
作者 郝俊峰 《数字通信世界》 2024年第7期55-57,共3页
传统的体育运动员动作识别方法,直接对运动员动作识别结果进行输出未对运动区域进行提取,识别精度低。该文提出基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法,使用摄像机对体育运动员动作图像进行采集,并对图像进行基于改进全卷积神... 传统的体育运动员动作识别方法,直接对运动员动作识别结果进行输出未对运动区域进行提取,识别精度低。该文提出基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法,使用摄像机对体育运动员动作图像进行采集,并对图像进行基于改进全卷积神经网络的运动区域提取,体育运动员动作识别流程,输入动作图像并对结果进行输出,实现基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别。实验结果表明该研究方法识别精度高,具有一定优势。 展开更多
关键词 改进全卷积神经网络 体育运动 动作识别 识别方法
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改进全卷积神经网络的遥感图像小目标检测
7
作者 徐雪峰 郭广伟 黄余 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第10期38-42,共5页
对遥感图像中小目标的检测进行研究,提出改进全卷积神经网络的检测新算法。首先,分析了分层概率图模型和深度学习的基本概念和模型。然后,提出分层概率图模型中分层马尔可夫随机场的后验边际模式的递归获取步骤。最后,将全卷积神经网络... 对遥感图像中小目标的检测进行研究,提出改进全卷积神经网络的检测新算法。首先,分析了分层概率图模型和深度学习的基本概念和模型。然后,提出分层概率图模型中分层马尔可夫随机场的后验边际模式的递归获取步骤。最后,将全卷积神经网络和分层概率图模型联合,实现对全卷积神经网络的改进,构建遥感图像小目标检测新方法。此外,在所提方法中,选用随机森林技术从分类学习样本中估计每个类和分辨率的后验概率。基于对某地区卫星数据集的处理,将所提出的检测方法与其他四种方法进行了对比。对比实验结果表明,与其他方法相比,所提出的检测方法对低矮植被、车辆、树等遥感图像中的小目标具有更高的检测准确率。 展开更多
关键词 小目标检测 遥感图像 全卷积神经网络 分层概率图模型 随机森林
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基于全卷积神经网络的无人机巡检图像边缘检测方法
8
作者 李游 毛文奇 +1 位作者 李国栋 周云雅 《微型电脑应用》 2024年第6期91-95,108,共6页
由于无人机巡检图像边缘检测的距离误差大、图像清晰度低,提出基于全卷积神经网络的无人机巡检图像边缘检测方法。采用水平集量化特征分解方法,提取无人机巡检所采集图像的多尺度边缘特征;采用全卷积神经网络构建图像边缘检测模型结构,... 由于无人机巡检图像边缘检测的距离误差大、图像清晰度低,提出基于全卷积神经网络的无人机巡检图像边缘检测方法。采用水平集量化特征分解方法,提取无人机巡检所采集图像的多尺度边缘特征;采用全卷积神经网络构建图像边缘检测模型结构,优化损失函数,完成模型的局部和整体训练,并将多尺度边缘特征输入深度学习网络;采用二阶导数计算像素边缘概率,检测图像的弱边缘并生成边缘信息概率图,计算无人机巡检图像弱边缘对象的概率值,实现图像边缘细化。实验结果表明,所提方法能有效获取图像中目标对象的边缘特征,距离误差均小于0.25,图像清晰度均在24以上,能够完整、可靠获取图像中不同位置、物体等目标的边缘结果,且边缘检测结果更为精细。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 无人机巡检 图像边缘检测 边缘特征 像素边缘概率 边缘信息概率图
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基于全卷积神经网络的非对称并行语义分割模型 被引量：12
9
作者 李宝奇 贺昱曜 +1 位作者 何灵蛟 强伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1058-1064,共7页
针对RGB图像具有丰富的色彩细节特征,红外图像对目标轮廓、尺寸、边界等外形特征有较高敏感度的特点,提出了一种非对称并行语义分割模型APFCN(Asymmetric Parallelism Fully Convolutional Networks).APFCN上路设计了一个卷积核尺寸非... 针对RGB图像具有丰富的色彩细节特征,红外图像对目标轮廓、尺寸、边界等外形特征有较高敏感度的特点,提出了一种非对称并行语义分割模型APFCN(Asymmetric Parallelism Fully Convolutional Networks).APFCN上路设计了一个卷积核尺寸非统一的五层空洞卷积网络来提取红外图像目标高层轮廓特征;下路沿用卷积加池化网络提取RGB图像三个尺度上的细节特征;后端将红外图像高层特征与RGB图像三个尺度的细节特征进行融合,并将4倍上采样后的融合特征作为语义分割输出.结果表明,APFCN在像素精度和交并比等方面均优于FCN(输入为RGB图像或红外图像),适用于背景一致下地面目标的语义分割任务. 展开更多
关键词 语义分割 全卷积神经网络 非对称并行全卷积神经网络 空洞卷积 空洞率
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基于全局自适应跨步全卷积神经网络的网络流量分类方法
10
作者 张帆 刘思远 《桂林航天工业学院学报》 2024年第5期747-754,共8页
目前,深度学习算法尤其是卷积神经网络,在网络流量分类问题中取得了不错的效果,但是该方法在进行流量分类时普遍存在耗时的问题。针对该问题,设计一种全局自适应的卷积神经网络结构(Global Adaptive stride Convolutional Neural Networ... 目前,深度学习算法尤其是卷积神经网络,在网络流量分类问题中取得了不错的效果,但是该方法在进行流量分类时普遍存在耗时的问题。针对该问题,设计一种全局自适应的卷积神经网络结构(Global Adaptive stride Convolutional Neural Network,GACNN),采用跨步卷积层替换卷积层和池化层,并分别使用自适应的全局最大池化层和自适应的跨步卷积层代替经典卷积神经网络中的全连接层,以减少卷积神经网络的权重和连接数从而提高分类效率。实验结果表明,文章所设计的神经网络结构在提升分类精度的同时提升了数倍的测试速度。与此同时,设计的结构具有动态自适应功能,能够应对混合维度数据的输入。 展开更多
关键词 网络流量分类 全局自适应 跨步 全卷积神经网络
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基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取 被引量：8
11
作者 张宏鸣 王斌 +3 位作者 韩文霆 杨江涛 蒲攀 蔚继承 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期241-248,共8页
为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG 19网络为基础,通过... 为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG 19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95.78%、92.29%、89.45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 渠系 提取 全卷积神经网络 无人机 正射影像 语义分割
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基于全卷积神经网络的林区航拍图像虫害区域识别方法 被引量：18
12
作者 刘文定 田洪宝 +2 位作者 谢将剑 赵恩庭 张军国 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期179-185,共7页
针对航拍林区虫害图像的虫害区域不规则和传统识别方法泛化能力差的问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)的虫害区域识别方法。采用八旋翼无人机航拍虫害林区、获取林区虫害图像,并对虫害区域进行像素级标... 针对航拍林区虫害图像的虫害区域不规则和传统识别方法泛化能力差的问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)的虫害区域识别方法。采用八旋翼无人机航拍虫害林区、获取林区虫害图像,并对虫害区域进行像素级标注,用于模型训练;将VGG16模型的全连接层替换为卷积层,并通过上采样实现端到端的学习;使用预训练的卷积层参数,提升模型收敛速度;采用跳跃结构融合多种特征信息,有效提升识别精度,并通过该方法构造了5种全卷积神经网络。试验表明,针对林区航拍虫害图像,FCN-2s在5种全卷积神经网络中区域识别精度最高,其像素准确率为97. 86%,平均交并比为79. 49%,单幅分割时间为4. 31 s。该方法与K-means、脉冲耦合神经网络、复合梯度分水岭算法相比,像素准确率分别高出44. 93、20. 73、6. 04个百分点,平均交并比分别高出50. 19、35. 67、18. 86个百分点,单幅分割时间分别缩短47. 54、19. 70、11. 39 s,可以实现林区航拍图像的虫害区域快速准确识别,为林业虫害监测和防治提供参考。 展开更多
关键词 林业虫害监测 航拍 图像识别 全卷积神经网络 语义分割 迁移学习
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基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究 被引量：25
13
作者 郭树旭 马树志 +6 位作者 李晶 张惠茅 孙长建 金兰依 刘晓鸣 刘奇楠 李雪妍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期126-131,共6页
针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割... 针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果。由于单纯进行反卷积得到的分割结果往往比较粗糙,因此,在反卷积之前,先融合高层与低层的特征,并且通过增加反卷积的层数、减少反卷积步长,得到了更为精确的分割结果。与传统卷积神经网络的分割方法相比,该模型可以充分利用CT影像的空间信息。实验数据表明该模型能够使腹部CT影像肝脏分割具有较高的精度。 展开更多
关键词 深度学习 全卷积神经网络 医学图像分割
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基于全卷积神经网络和结构化森林的结构体裂纹分割方法 被引量：7
14
作者 王森 伍星 +1 位作者 张印辉 柳小勤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期170-179,共10页
针对现有深度学习方法在复杂背景下无法保证裂纹特征映射的有效传递和融合,结构化森林对相似、随机的裂纹特征无法准确判别的问题,提出一种基于全卷积神经网络和结构化森林的结构体裂纹分割方法。首先,以全卷积神经网络框架为基础构建5... 针对现有深度学习方法在复杂背景下无法保证裂纹特征映射的有效传递和融合,结构化森林对相似、随机的裂纹特征无法准确判别的问题,提出一种基于全卷积神经网络和结构化森林的结构体裂纹分割方法。首先,以全卷积神经网络框架为基础构建5种消融神经网络用于扩充细微裂纹全局特征;其次,提出一种基于多尺度结构化森林的裂纹分割参数竞争策略用于效改善细微裂纹区分能力;最后利用基于消融神经网络和结构化森林的耦合分割方法进行裂纹图像的联合预测。在2类结构体裂纹数据集上对所提方法进行实验验证表明,所提方法能够在复杂相似背景下提高裂纹检测的精度,可以实现有效的结构体健康监测。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 结构化森林 反对称双正交小波变换 结构体裂纹分割
原文传递
基于全卷积神经网络的多源高分辨率遥感道路提取 被引量：18
15
作者 张永宏 夏广浩 +3 位作者 阚希 何静 葛涛涛 王剑庚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期2070-2075,共6页
针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络(CNN)分类出包含道路的图像;然后,用Ca... 针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络(CNN)分类出包含道路的图像;然后,用Canny算子提取道路的边缘特征信息;最后,结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练,将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域,实验结果显示,所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度,并且有效地减少了提取所需的时间。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 多源输入 遥感图像 道路提取 CANNY算子
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区域生长全卷积神经网络交互分割肝脏CT图像 被引量：6
16
作者 张丽娟 章润 +2 位作者 李东明 李阳 王晓坤 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1294-1304,共11页
由于医疗图像质量差、对比度低、患者之间差异大导致全自动分割方法很难获得足够准确、鲁棒的结果。为了解决全自动分割方法的局限性,本文提出一种基于神经网络改进的区域生长法,并与全卷积神经网络相结合对肝脏CT图像进行交互式分割。... 由于医疗图像质量差、对比度低、患者之间差异大导致全自动分割方法很难获得足够准确、鲁棒的结果。为了解决全自动分割方法的局限性,本文提出一种基于神经网络改进的区域生长法,并与全卷积神经网络相结合对肝脏CT图像进行交互式分割。首先对图像进行预处理,突出待分割肝脏区域;接着计算像素在不同边缘检测算子下的梯度值作为该像素的特征,形成像素特征向量训练网络该网络以一对像素特征向量为输入,以两像素的关联度系数为输出;然后将训练好的神经网络模型作为区域生长算法的生长准则,手动交互选取一点产生分割结果;最后将分割结果作为原图的交互信息和原图灰度通道连接在一起一同输入全卷积神经网络。实验结果表明平均Dice系数达到96.69%,像素准确率达到99.62%,平均交并比达到96.65%。不同的腹部CT图像序列中肝脏的分割结果表明,该方法能精确提取肝脏区域,满足临床应用的需求。 展开更多
关键词 全卷积神经网络 区域生长法 交互式分割
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全卷积神经网络图像语义分割方法综述 被引量：55
17
作者 张鑫 姚庆安 +2 位作者 赵健 金镇君 冯云丛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第8期45-57,共13页
图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩。通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结。将收集的文... 图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩。通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结。将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法进行阐述。同时归纳了常用的公共数据集和性能的评价指标,并对常用数据集上的实验进行分析总结,对全卷积神经网络未来可能的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 图像语义分割 计算机视觉 全卷积神经网络
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全卷积神经网络用于遥感影像水体提取 被引量：29
18
作者 王雪 隋立春 +2 位作者 钟棉卿 李顶萌 党丽丽 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第6期41-45,共5页
提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神... 提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神经网络模型进行推理和学习获取先验模型,最后对测试影像进行水体提取试验。通过与传统的基于影像光谱特征的阈值法和基于图论的Grab Cut算法提取结果进行比较,验证了本文方法的可行性。 展开更多
关键词 遥感影像 水体提取 全卷积神经网络 阈值法 GrabCut算法
原文传递
基于全卷积神经网络的云杉图像分割算法 被引量：16
19
作者 陈锋军 王成翰 +1 位作者 顾梦梦 赵燕东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期188-194,210,共8页
以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集。以VGG16为基础建立云... 以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集。以VGG16为基础建立云杉分割FCN模型,利用Tensorflow框架实现和训练网络,通过共享权值和逐渐降低的学习速率,提高FCN模型的训练性能。选择像素精度(PA)、均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和频权交并比(FWIo U) 4个语义分割评价指标评价测试结果。FCN模型分割云杉图像,PA和MPA达到0. 86,MIoU达到0. 75,FWIo U达到0. 76,处理速率达到0. 085 s/幅,有效地解决了光照变化、云杉个体差异、地面杂草干扰和植株之间粘连的影响。与HSV颜色空间阈值分割以及K均值聚类分割算法比较,FCN模型的MIoU分别提高0. 10和0. 38。 展开更多
关键词 云杉 图像分割 无人机 苗木库存统计 全卷积神经网络
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基于可变形全卷积神经网络的冬小麦自动解译研究 被引量：5
20
作者 李旭青 张秦雪 +3 位作者 安志远 金永涛 张秦浩 丁晖 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期144-151,共8页
以高分二号遥感影像为研究对象进行冬小麦多元特征的提取,在U-Net模型基础上进行改进,将一种可变形全卷积神经网络(DFCNN)模型引入到遥感影像自动解译领域。为提高网络模型对几何变化特征的提取能力,引入可变形卷积的思想,将可训练的二... 以高分二号遥感影像为研究对象进行冬小麦多元特征的提取,在U-Net模型基础上进行改进,将一种可变形全卷积神经网络(DFCNN)模型引入到遥感影像自动解译领域。为提高网络模型对几何变化特征的提取能力,引入可变形卷积的思想,将可训练的二维偏移量加入到网络中的每个卷积层前,使卷积产生形变,并获得对象级语义信息,从而增强了模型对不同尺寸及空间分布的冬小麦特征的表达。使用DFCNN模型对数据集进行训练及微调,得到最优的网络模型,其像素精度为98.1%,解译时间为0.630 s。采用FCNN模型、U-Net模型及RF算法得到的冬小麦自动解译像素精度分别为89.3%、93.9%、90.0%,说明基于DFCNN模型的冬小麦自动解译精度相对较高,且对复杂的几何变化特征有较好的表达,具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 冬小麦 自动解译 可变形全卷积神经网络 GF-2
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