基于局部加权非相干区域监督的葡萄精确分割算法

精确实例分割作为葡萄产业园中智能化农艺管理的一项关键技术,对于智慧葡萄园的自动化管理具有重要意义。由于葡萄生长密集、重叠现象严重,传统Mask R-CNN算法分割葡萄时存在实例边缘不准确且重叠区域易错的问题。针对上述问题,提出一种基于局部加权非相干区域监督的葡萄精确分割算法。嵌入额外的非相干区域预测分支,提取葡萄的非相干区域(边缘)和局部非相干区域(重叠边界);对于提取到的上述区域掩码进行加权监督,增强网络对易错区域的特征提取能力;基于像素亲和的多任务融合模块被提出,用于建模非相干分支和掩码分支间的像素亲和关系,进一步提升网络分割性能。利用该方法在与YOLACT++、Mask R-CNN、SOLOv2等实例分割网络在不同的评价指标上进行比较,实验结果表明该方法具有较好的分割性能,可以精确分割出葡萄边界及实例重叠区域。