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题名基于多尺度注意力U-Net的结球甘蓝青虫检测方法
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作者
齐国红
许新华
师晓丽
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机构
郑州西亚斯学院电子信息工程学院
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出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期1349-1357,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62172338)
河南省科技厅项目(232102110274、222102210122)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目(23B510004、22B520049)
河南省教育厅2022年民办普通高等学校学科专业建设资助项目[教办政法(2022)219号]。
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文摘
针对结球甘蓝青虫姿态多样、形状不规则以及传统U-Net对多尺度图像检测的鲁棒性较差等问题,本研究提出一种基于多尺度注意力U-Net(MSAU-Net)的结球甘蓝青虫检测方法。该方法将多尺度空洞Inception和注意力引入到U-Net,通过设置不同膨胀率的初始卷积层卷积核和全局池化层类型,提取多尺度深层次的结球甘蓝青虫检测特征。首先,对原始图像进行超像素聚类,极大减少结球甘蓝青虫图像的基元数量;其次,利用多尺度空洞U-Net提取不同大小的结球甘蓝青虫特征;最后,通过注意力连接将MSAU-Net同层的浅层、深层特征拼接,得到结球甘蓝青虫图像的关键特征,加快网络训练。MSAU-Net方法在结球甘蓝青虫数据集上的平均检测精度为95.26%,较U-Net方法提高了约6个百分点。MSAU-Net方法能较好地检测到大小不同的结球甘蓝青虫,能够应用于结球甘蓝青虫自动检测系统。
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关键词
结球甘蓝青虫检测
超像素聚类
U-Net
多尺度注意力U-Net
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Keywords
cabbageworm detection
superpixel clustering
U-Net
multiscale attention U-Net
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S432
[农业科学—植物病理学]
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