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题名改进的DeepLabV3+指针式仪表图像分割算法
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作者
杨武
胡敏
常鑫
赵昕宇
余华云
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机构
长江大学计算机科学学院
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出处
《国外电子测量技术》
2024年第1期10-19,共10页
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基金
国家自然科学基金(61440023)项目资助。
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文摘
针对现有的仪表自动化读数算法占用空间大、推理速度较慢以及不能有效分割图像中密集细小目标的问题,提出改进的DeepLabV3+指针式仪表分割算法。首先以轻量化的MobileNetV2来构建网络主干达到降低参数量和推理权重、提高检测速度的目的。其次通过分块并归策略设计CSP-ASPP结构,在保证网络性能的同时降低参数量。之后使用改进后的SKFF模块通过自注意力机制以非线性方式融合多尺度特征,将原网络解码器中的二尺度特征融合变为四尺度特征融合。最后使用交叉熵损失联合加权的Dice损失作为网络的总损失函数,解决仪表分割中各类别像素分布不均的问题。最后通过实验证明,改进后的DeepLabV3+算法在仪表分割数据集上的平均交并比(mIoU)和平均像素准确率(mPA)达到了89.3%和94.8%,相对原网络分别提高了0.7%、0.6%,参数量和推理权重却仅有原网络的约7%,同时在GPU和CPU上的推理速度分别达到91和16 fps,解决了嵌入式设备部署困难的问题,达到了实时检测的要求,提高了仪表自动化读数的效率。
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关键词
指针式仪表图像分割
DeepLabV3+
轻量化
分块并归
多尺度特征融合
dice
Loss
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Keywords
semantic segmentation of pointer meters
DeepLabV3+
lightweight
block-wise aggregation
multi-scale feature fusion
dice Loss
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名松阿扁叶蜂越冬幼虫空间分布型研究
被引量:5
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作者
贾彦霞
田会刚
姜灵
王新谱
施兴文
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机构
宁夏大学农学院
宁夏罗山国家级自然保护区管理处
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出处
《中国森林病虫》
北大核心
2017年第3期5-7,12,共4页
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基金
宁夏罗山国家级自然保护区综合科学考察项目
宁夏罗山国家级自然保护区有害生物普查项目
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文摘
应用聚集度指标法、Taylor幂法则和Iwao回归法对松阿扁叶蜂Acantholyda posticalis Matsumura越冬幼虫的空间分布型进行分析的结果为:松阿扁叶蜂越冬幼虫主要分布在深10~20 cm的土壤中,且在宁夏罗山林地呈聚集分布,聚集强度随种群密度升高而增加,分布的基本单位是个体群,符合负二项分布。引起聚集的原因是松阿扁叶蜂的自身习性和环境异质性共同作用。
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关键词
松阿扁叶蜂
越冬幼虫
空间分布型
聚集度指标
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Keywords
Acantholyda posticalis Matsumura
overwintering larvae
spatial distribution
aggregation in- dices
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分类号
S763.43
[农业科学—森林保护学]
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