基于U-Net网络模型方法的山区高分辨率遥感影像建筑物提取研究

由于山区地形较为复杂且自然环境多变,建筑物的布局不会像在平原地区呈网络状规则分布,导致山区建筑物的提取存在碎斑、范围不正确等问题。本文基于北京二号(BJ-2)和高分七号(GF-7)遥感卫星影像,采用U-Net网络模型对山区建筑物进行提取试验,并将试验数据与第三次全国国土调查成果进行比对分析。研究结果表明,采用本文方法提取的建筑物精度高,将U-Net网络模型用于山区建筑物提取的方法可行。

基于改进U-net网络模型的综采工作面煤岩识别方法

煤岩识别是实现工作面智能化开采的核心技术,也是煤炭开采领域的技术难题。针对当前综采工作面煤岩识别精度低的问题,提出了一种基于改进U-net网络模型的煤岩图像识别方法。该方法通过使用深度分离卷积代替传统卷积减少了网络模型的参数,提高了语义分割的效率;添加Res2net模块来提高编码器提取特征的能力,同时加入条件随机场对分割图像进行后处理,提高了网络模型在分割煤岩图像交界区域的精确性。为了获取更加丰富的煤岩分布图像,研制了不同特性的煤岩试样,搭建了采煤机煤岩截割试验台。通过煤岩截割试验获取了煤岩分布图像数据,并对其进行切分、缩放、旋转、裁剪、加噪声等操作,生成了包含8000个样本的煤岩图像语义分割数据集,采用自适应学习算法对模型进行训练,给出了模型训练过程中准确率和损失函数的变化规律。选取像素准确度和交并比对语义分割结果进行评估,结果表明,改进U-net网络模型的像素准确度和交并比的平均值分别为95.81%和91.13%,所占内存为35 M,测试用时为36.45 ms/张,与其他网络模型相比,该方法在煤岩图像分割中具有明显的优越性。在井下现场试验中,通过构建综采工作面煤岩图像语义分割数据集对改进U-net网络模型进行训练和测试,最后实现了综采工作面的煤岩识别,验证了该方法的可行性和实用性。

基于U-Net网络与分水岭相结合的脑肿瘤分割

有效的MRI脑肿瘤图像分割能够为医生对患者的诊断和治疗提供可靠的依据。虽然卷积神经网络在医学图像分割的领域取得了显著的进展,但脑部结构过于复杂,误分割率较高,MRI脑肿瘤图像分割仍存在许多不足。U-Net网络的全对称结构能够使其只需少量训练即可提取足够的特征,但由于U-Net网络每次卷积图像都会小一圈,导致上采样和下采样所还原的像素尺寸不一样,无法对肿瘤边缘进行准确地分割。为解决上述问题,提出了一种基于U-Net网络与分水岭相结合的脑肿瘤分割算法。利用U-Net网络模型中的跳跃连接结合压缩路径和扩展路径的特征图,得到对感兴趣区域的初分割,然后通过添加基于重建的开闭操作的分水岭算法优化初分割图边界,得到最终的分割结果。实验结果表明,该方法在准确率Acc、特异性Sp、灵敏度Sn和精度PPV上分别可达到0.896、0.988 8、0.905 9和0.980 1,能够有效地分割出病变区域,具有明显的研究价值。

基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割

含杂率是水稻联合收获机的重要收获性能指标之一,作业过程中收获籽粒掺杂的杂质包含作物的枝梗和茎秆等,为了探索籽粒含杂率和机器作业参数之间的关联,需要实时获取籽粒含杂率数据。该文基于机器视觉的U-Net模型对联合收获机水稻收获籽粒图像进行分割,针对传统分割算法中存在运算量大、耗时多、图像过分割严重和分割参数依赖人为经验难以应对各种复杂谷物图像等问题,采用深度学习模型多次训练学习各分割类别的像素级图像特征,提出基于U-Net深度学习模型的收获水稻籽粒图像中谷物、枝梗和茎秆的分割方法,采用改进的U-Net网络增加网络深度并加入Batch Normalization层,在小数据集上获得更丰富的语义信息,解决图像训练数据匮乏和训练过拟合问题。选取田间试验采集的50张收获水稻籽粒图像,采用Labelme方式进行标注和增强数据,裁剪1000张256像素×256像素小样本,其中700张作为训练集,300张作为验证集,建立基于改进U-Net网络的收获水稻籽粒图像分割模型。采用综合评价指标衡量模型的分割准确度,对随机选取的60张8位RGB图像进行验证。试验结果证明,水稻籽粒的分割综合评价指标值为99.42%,枝梗的分割综合评价指标值为88.56%,茎秆的分割综合评价指标值为86.84%。本文提出的基于U-Net模型的收获水稻籽粒图像分割算法能够有效分割水稻籽粒图像中出现的谷物、枝梗和茎秆,时性更强、准确度更高,可为后续收获水稻籽粒图像的进一步识别处理提供技术支撑,为水稻联合收获机含杂率实时监测系统设计提供算法参考。

一种改进ROI模型的舌体红外信息研究

舌诊是中医望诊的重要手段,同时,温度与人体的健康息息相关。为了研究舌面的脏腑功能定位及舌象温度关系的反映,论文提出了一种红外技术的感兴趣区域(region of interest, ROI)模型研究方法。首先,利用葛立恒扫描法和Bezier曲线对多边形ROI模型进行改进;然后,借助U-Net分割网络将提取出的温度信息进行训练与学习,从而做到批量处理舌体温度信息;最后,利用HSV色彩模型进行3D可视化,达成舌象温度分区的可视化研究。此外,为了验证该方法的准确性,实验还对模型截取出的舌体进行了评价指标验证,准确度可以达到0.991 1,分割效果极佳。研究表明:改进后的红外信息提取技术既能直观地观察到舌体的分区状况,也可以完整保留舌体的信息变化,为中医的数据化提供了完整可行性方案。实现了舌体红外信息数据的提取与中医诊断技术的有机结合。解决了中医一体化望诊的舌体信息完整性及准确性问题。

基于MRU-Net++的极薄煤层综采面煤岩界面图像识别

煤岩识别是极薄煤层综采工作面实现智能化开采的核心技术之一。针对极薄煤层开采时煤岩分界线自然裸露在外的特殊情况,提出了一种基于MRU-Net++网络的极薄煤层煤岩图像识别方法。该网络以U-Net++为基础,通过“剪枝”技术对U-Net++结构进行优化,在U-Net++网络性能损失最小的同时减少其复杂度,以提高运算速度;采用MobileNetV2轻量化网络,构建一个基于MobileNetV2的核心骨干网络,替代U-Net++原有的网络架构,显著降低了模型的参数数量,提高了模型分割效率;同时引入含有通道注意力机制的ResNeSt模块来增强对煤岩图像边缘细节特征的提取能力,提高分割精度。利用液压支架上的防爆摄像仪采集极薄煤层综采工作面煤岩图像,获取具有煤岩分布信息的高清煤岩图像并对图像进行预处理,创建含有2 536个样本的极薄煤层综采面煤岩图像数据集。设置消融试验,验证改进部分对网络性能的影响,并将该模型与经典FCN、U-Net、U-Net++网络模型进行对比,利用自适应学习算法训练各网络模型,选择像素准确度(Pixel Accuracy, P_(A))、交并比(Intersection over Union, IOU)及测试时间等关键指标评估模型分割效果。结果显示,MRU-Net++网络模型的平均像素准确度P_(AM)和交并比I_(OUM)分别为97.15%和94.16%,模型占用内存25.71 M,每张图像的平均测试时间28.61 ms,充分证明了该方法在极薄煤层特殊环境下进行煤岩识别任务的可行性与有效性。

基于深度学习的黑臭水体遥感信息提取模型

黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基于可见光波段(RGB)及近红外波段(NIR)计算归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异黑臭水体指数(NDBWI),针对细小形状的黑臭水体普遍存在的漏检问题,引入注意力机制模块对模型进行优化改进,构建改进型深度学习黑臭水体遥感信息提取模型。结果表明:输入RGB+NIR+NDVI+NDBW六通道组合遥感影像并引入注意力机制的U-Net网络模型对黑臭水体的提取结果最佳,其精度评价指标F1-srore、MIoU、Recall分别达到了0.8645、0.8681、0.8359。

基于改进U-Net的料塔料位检测方法研究

在规模化养殖中,传统料塔的料位检测设备较少,检测方法主要是人工检测和经验判断,难以精确、实时检测料塔余料,无法满足现代化农业发展的需求。为了实现精细化管理,摒弃传统的检测方法,采用基于U-Net的语义分割模型对料塔内饲料进行分割,并通过处理图像输出结果,检测料塔内余料容量,同时引入残差结构和空间注意力机制来提升分割效果,优化U-Net语义分割模型。经过对比试验结果显示,F1分数由0.942提升到了0.951,料位检测结果正确率由0.920提升到了0.960。说明基于改进U-Net的料位检测方法具有一定的可行性,能满足检测的基本要求。

基于U-Net++网络的隧道排水孔堵塞检测方法

为提高传统基于图像检测的隧道排水孔堵塞识别效率,利用U-Net++神经网络模型的人工智能语义分割方法对隧道排水孔堵塞图像进行处理,并引入淤堵程度评估指标,对不同淤堵程度的排水孔进行准确分类。结果表明,所提方法的损失曲线显示出较好的收敛趋势,同时训练集和验证集上的准确率均呈现出稳定提升的趋势,在准确率、召回率和F1分数等指标上优于其他常用图像分割方法,分别达到96%、95%和95%。模型在IoU和Dice系数方面同样表现优异,分别达到了91%和95%。此外,模型对光照变化以及不同噪声环境都具有一定的适应能力,在不同场景下依然表现出较好的性能。所提出的基于U-Net++神经网络的智能识别方法在准确性、鲁棒性和适应性方面均表现出较高的水平,为隧道排水孔堵塞检测任务提供了一种有效的解决方案。