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基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
被引量:
11
1
作者
崔永杰
高宗斌
+2 位作者
刘浩洲
李凯
傅隆生
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期181-190,共10页
为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响,提出了一种分析所提取特征的可视化方法。首先,对所采集建立的数据集进行正负样本分类,将数据集中的树干与输水管交叉区域作为正样本,其余区域作为负样本,输入Le Net、Alexnet、Vgg-16...
为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响,提出了一种分析所提取特征的可视化方法。首先,对所采集建立的数据集进行正负样本分类,将数据集中的树干与输水管交叉区域作为正样本,其余区域作为负样本,输入Le Net、Alexnet、Vgg-16以及定义的3类浅层模型进行训练;然后,通过提取激活映射图、归一化、双三次插值的可视化方法,获取各个分类模型最后一个卷积层的可视化结果,通过可视化试验对比可知,Alexnet和Vgg-16能够准确提取测试集图像中的树干区域特征,而Le Net与3类浅层模型在提取树干的同时将输水管、地垄等区域特征一并提取;最后,以上述6类网络结构作为特征提取层的图像分类和目标检测模型,对开花期和结果期的数据集进行验证,以不同季节数据集特征变化而引起的精度下降幅度作为评判标准,结果显示,图像分类浅层模型精度下降幅度不小于15.90个百分点、Alexnet与Vgg-16分别下降6.94个百分点和2.08个百分点,目标检测浅层模型精度下降幅度不小于49.77个百分点、Alexnet和Vgg-16分别下降22.53个百分点和20.54个百分点。所有浅层模型因所提取特征的改变,精度有更大幅度的下降。该方法从可视化角度解释深层网络与浅层网络对猕猴桃树干目标特征的提取差异,可为研究网络深度和训练样本的调整提供参考。
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关键词
猕猴桃树干
特征提取
深度学习
图像分类
可视化
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职称材料
基于T-YOLO-LITE树干检测的模型部署方法
被引量:
3
2
作者
高宗斌
崔永杰
李凯
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期132-139,共8页
为解决猕猴桃采摘机器人视觉导航问题,提出基于T-YOLO-LITE的猕猴桃树干检测方法。通过保留BN层、调整输入图像尺寸、修改anchor boxes、添加负样本对YOLO-LITE进行改进,并利用Movidius与OpenCV-DNN将改进后的模型分别部署在树莓派与CP...
为解决猕猴桃采摘机器人视觉导航问题,提出基于T-YOLO-LITE的猕猴桃树干检测方法。通过保留BN层、调整输入图像尺寸、修改anchor boxes、添加负样本对YOLO-LITE进行改进,并利用Movidius与OpenCV-DNN将改进后的模型分别部署在树莓派与CPU设备中。实验结果表明:通过改进优化使模型检测精度提升至59.75%;利用Movidius与OpenCV-DNN部署后,模型检测速度分别达到了2帧每秒和6帧每秒。该模型在检测精度与YOLOV2-TINY持平的情况下,检测速度为YOLOV2-TINY的两倍,并在非GPU设备上完成近实时的树干检测任务。
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关键词
YOLO
目标检测
模型部署
卷积神经网络
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职称材料
基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别
被引量:
30
3
作者
穆龙涛
高宗斌
+3 位作者
崔永杰
李凯
刘浩洲
傅隆生
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期24-34,共11页
为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调Alex Net网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768...
为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调Alex Net网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768和256,以解决晴天(白天逆光、侧逆光)、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低等问题。采集广域复杂环境中晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的4类样本图像共1 823幅,建立试验样本数据库进行训练并测试。试验结果表明:该方法对晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的图像识别精度为96. 00%,单幅图像识别时间约为1 s。在相同数据集下,Im-AlexNet网络识别精度比Le Net、Alex Net和VGG16 3种网络识别精度的平均值高出5. 74个百分点。说明该算法能够降低猕猴桃果实漏识别率和误识别率,提高了识别精度。该算法能够应用于猕猴桃采摘机器人对广域复杂环境下枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡的准确识别。
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关键词
猕猴桃
多目标识别
广域目标
遮挡图像
深度学习
AlexNet
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职称材料
基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法
被引量:
9
4
作者
刘浩洲
陈礼鹏
+2 位作者
穆龙涛
高宗斌
崔永杰
《农机化研究》
北大核心
2020年第2期22-26,共5页
针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神...
针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别。该算法识别成功率为92.5%,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度。
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关键词
猕猴桃花朵
花朵识别
K-MEANS聚类
卷积神经网络
授粉机器人
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职称材料
积极应对人口老龄化的思考
5
作者
高宗斌
《中国科技期刊数据库 科研》
2016年第9期122-122,共1页
无。
关键词
无
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职称材料
建设中的合福铁路
6
作者
高宗斌
《铁道工程企业管理》
2015年第4期50-50,共1页
关键词
合福铁路
原文传递
题名
基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
被引量:
11
1
作者
崔永杰
高宗斌
刘浩洲
李凯
傅隆生
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期181-190,共10页
基金
国家自然科学基金项目(31971805)
陕西省科技统筹创新工程计划项目(2015KTCQ02-12)。
文摘
为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响,提出了一种分析所提取特征的可视化方法。首先,对所采集建立的数据集进行正负样本分类,将数据集中的树干与输水管交叉区域作为正样本,其余区域作为负样本,输入Le Net、Alexnet、Vgg-16以及定义的3类浅层模型进行训练;然后,通过提取激活映射图、归一化、双三次插值的可视化方法,获取各个分类模型最后一个卷积层的可视化结果,通过可视化试验对比可知,Alexnet和Vgg-16能够准确提取测试集图像中的树干区域特征,而Le Net与3类浅层模型在提取树干的同时将输水管、地垄等区域特征一并提取;最后,以上述6类网络结构作为特征提取层的图像分类和目标检测模型,对开花期和结果期的数据集进行验证,以不同季节数据集特征变化而引起的精度下降幅度作为评判标准,结果显示,图像分类浅层模型精度下降幅度不小于15.90个百分点、Alexnet与Vgg-16分别下降6.94个百分点和2.08个百分点,目标检测浅层模型精度下降幅度不小于49.77个百分点、Alexnet和Vgg-16分别下降22.53个百分点和20.54个百分点。所有浅层模型因所提取特征的改变,精度有更大幅度的下降。该方法从可视化角度解释深层网络与浅层网络对猕猴桃树干目标特征的提取差异,可为研究网络深度和训练样本的调整提供参考。
关键词
猕猴桃树干
特征提取
深度学习
图像分类
可视化
Keywords
kiwi trunk
feature extraction
deep learning
image classification
visualization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于T-YOLO-LITE树干检测的模型部署方法
被引量:
3
2
作者
高宗斌
崔永杰
李凯
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期132-139,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61175099)
陕西省科技统筹创新工程计划项目(K3320215126)。
文摘
为解决猕猴桃采摘机器人视觉导航问题,提出基于T-YOLO-LITE的猕猴桃树干检测方法。通过保留BN层、调整输入图像尺寸、修改anchor boxes、添加负样本对YOLO-LITE进行改进,并利用Movidius与OpenCV-DNN将改进后的模型分别部署在树莓派与CPU设备中。实验结果表明:通过改进优化使模型检测精度提升至59.75%;利用Movidius与OpenCV-DNN部署后,模型检测速度分别达到了2帧每秒和6帧每秒。该模型在检测精度与YOLOV2-TINY持平的情况下,检测速度为YOLOV2-TINY的两倍,并在非GPU设备上完成近实时的树干检测任务。
关键词
YOLO
目标检测
模型部署
卷积神经网络
Keywords
YOLO Object detection
Model deployment
Convolutional neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别
被引量:
30
3
作者
穆龙涛
高宗斌
崔永杰
李凯
刘浩洲
傅隆生
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期24-34,共11页
基金
陕西省科技统筹创新工程计划项目(2015KTCQ02-12)
文摘
为了提高猕猴桃采摘机器人的工作效率和对猕猴桃复杂生长环境的适应性,识别广域复杂环境下相互遮挡的猕猴桃目标,采用Im-AlexNet为特征提取层的Faster R-CNN目标检测算法,通过迁移学习微调Alex Net网络,修改全连接层L6、L7的节点数为768和256,以解决晴天(白天逆光、侧逆光)、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低等问题。采集广域复杂环境中晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的4类样本图像共1 823幅,建立试验样本数据库进行训练并测试。试验结果表明:该方法对晴天逆光、晴天侧逆光、阴天和夜间补光条件下存在遮挡情况的图像识别精度为96. 00%,单幅图像识别时间约为1 s。在相同数据集下,Im-AlexNet网络识别精度比Le Net、Alex Net和VGG16 3种网络识别精度的平均值高出5. 74个百分点。说明该算法能够降低猕猴桃果实漏识别率和误识别率,提高了识别精度。该算法能够应用于猕猴桃采摘机器人对广域复杂环境下枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡的准确识别。
关键词
猕猴桃
多目标识别
广域目标
遮挡图像
深度学习
AlexNet
Keywords
kiwifruit
multi-target recognition
far-view target
occluded image
deep learning
AlexNet
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法
被引量:
9
4
作者
刘浩洲
陈礼鹏
穆龙涛
高宗斌
崔永杰
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
出处
《农机化研究》
北大核心
2020年第2期22-26,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61175099)
陕西省科技统筹创新工程计划项目(K3320215126)
文摘
针对猕猴桃授粉机器人的研究,由于缺少猕猴桃花朵识别方法,现有授粉机器人自动化程度低。为此,提出基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法。首先,原图像通过K-means聚类分割,得到包含花蕊图像在内的4个类别图像;然后,由经过训练的卷积神经网络对这4个类别图像进行分类,自动选出花蕊图像;再通过形态学运算对花蕊图像进行去噪,计算余下各个区域形心,找到各花朵在图像中位置并标出,最终完成猕猴桃花朵识别。该算法识别成功率为92.5%,满足现有授粉机器人要求,利于提高其自动化程度。
关键词
猕猴桃花朵
花朵识别
K-MEANS聚类
卷积神经网络
授粉机器人
Keywords
kiwifruit flowers
flowers recognition
K-means clustering
convolutional neural network
pollination robot
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S663.4 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
积极应对人口老龄化的思考
5
作者
高宗斌
机构
新疆沙湾县乌兰乌苏镇人口和计划生育生殖健康服务站
出处
《中国科技期刊数据库 科研》
2016年第9期122-122,共1页
文摘
无。
关键词
无
分类号
C924.21 [社会学—人口学]
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职称材料
题名
建设中的合福铁路
6
作者
高宗斌
出处
《铁道工程企业管理》
2015年第4期50-50,共1页
关键词
合福铁路
分类号
F532 [经济管理—产业经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
崔永杰
高宗斌
刘浩洲
李凯
傅隆生
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
下载PDF
职称材料
2
基于T-YOLO-LITE树干检测的模型部署方法
高宗斌
崔永杰
李凯
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
3
基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别
穆龙涛
高宗斌
崔永杰
李凯
刘浩洲
傅隆生
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
30
下载PDF
职称材料
4
基于K-means聚类的猕猴桃花朵识别方法
刘浩洲
陈礼鹏
穆龙涛
高宗斌
崔永杰
《农机化研究》
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
5
积极应对人口老龄化的思考
高宗斌
《中国科技期刊数据库 科研》
2016
0
下载PDF
职称材料
6
建设中的合福铁路
高宗斌
《铁道工程企业管理》
2015
0
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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