【摘 要】
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在大田环境下对葡萄生长状态和病虫害进行长期动态自动监测,需要对监控摄像头拍摄的每张单个叶片进行实例分割,工作量大,为解决这一问题采用了基于MaskR-CNN的实例分割算法。
【机 构】
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甘肃农业大学机电工程学院,西北民族大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61461005);甘肃省科技重大专项计划项目(1502NKDF023);甘肃农业大学研究生重点课程建设项目(GSAU-ZDKC-1804)
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在大田环境下对葡萄生长状态和病虫害进行长期动态自动监测,需要对监控摄像头拍摄的每张单个叶片进行实例分割,工作量大,为解决这一问题采用了基于MaskR-CNN的实例分割算法。该算法是在Faster R-CNN的基础上增加一个能在候选区域上进行分割任务的分支,葡萄叶片图像首先通过区域卷积神经网络生成候选区域,利用FastR-CNN的卷积层提取葡萄叶片的整体特征,得到特征图;再由ROIAlign对特征图进行像素校正,并对每一个ROI预测,得到其类别及预测框,每一个ROI再通过一个全卷积网络对每个像素进行分类和分
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