针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动...针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。展开更多
原木贸易过程中,原木材积的精确测量与经济效益直接相关。通常,同一批木材的长度相对固定,其材积计算依赖于原木端面检测算法。但是,原木端面形状各异、数量不一,给成捆原木端面检测带来巨大的挑战。因此,为了减少原木端面图像中的漏检...原木贸易过程中,原木材积的精确测量与经济效益直接相关。通常,同一批木材的长度相对固定,其材积计算依赖于原木端面检测算法。但是,原木端面形状各异、数量不一,给成捆原木端面检测带来巨大的挑战。因此,为了减少原木端面图像中的漏检原木数目,使模型能够更加完整地识别图像中的所有原木,同时考虑算法模型的可移植性,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测模型,通过引入压缩和激励(Squeeze and Excitation,SE)网络实现注意力机制以增强目标原木的特征,同时将YOLOv4-Tiny的解码网络中的卷积层改为深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC),减少了模型的参数量。实验结果表明,所提出的模型能够有效地提高原始YOLOv4-Tiny的检测性能,精准率达到了93.3%,召回率达到了95.07%,同时模型的权重大小相比较原始模型减少了29.91%。展开更多
文摘针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。
文摘原木贸易过程中,原木材积的精确测量与经济效益直接相关。通常,同一批木材的长度相对固定,其材积计算依赖于原木端面检测算法。但是,原木端面形状各异、数量不一,给成捆原木端面检测带来巨大的挑战。因此,为了减少原木端面图像中的漏检原木数目,使模型能够更加完整地识别图像中的所有原木,同时考虑算法模型的可移植性,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测模型,通过引入压缩和激励(Squeeze and Excitation,SE)网络实现注意力机制以增强目标原木的特征,同时将YOLOv4-Tiny的解码网络中的卷积层改为深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC),减少了模型的参数量。实验结果表明,所提出的模型能够有效地提高原始YOLOv4-Tiny的检测性能,精准率达到了93.3%,召回率达到了95.07%,同时模型的权重大小相比较原始模型减少了29.91%。
