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基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究
1
作者
杨宁
程巍
+2 位作者
张钊源
方啸
毛罕平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期298-304,314,共8页
针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional ne...
针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。
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关键词
稻瘟病检测
目标
检测
Mask
R-CNN
现场可编程门阵列
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职称材料
题名
基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究
1
作者
杨宁
程巍
张钊源
方啸
毛罕平
机构
江苏大学电气信息工程学院
江苏大学农业工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期298-304,314,共8页
基金
国家重点研发计划青年科学家项目(2022YFD2000200)
国家自然科学基金(面上)项目(32171895)。
文摘
针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。
关键词
稻瘟病检测
目标
检测
Mask
R-CNN
现场可编程门阵列
Keywords
rice blast detection
object detection
Mask R-CNN
FPGA
分类号
S435.111.41 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究
杨宁
程巍
张钊源
方啸
毛罕平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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