叶片图像

作品数：85被引量：775H指数：15
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基于改进ENet的复杂背景下山药叶片图像分割方法
《智慧农业(中英文)》2024年第6期109-120,共12页芦碧波 梁迪 杨洁 宋爱青 皇甫尚卫 
国家自然科学基金面上项目(42272178);2024年度河南省高等学校重点科研项目(24B520013);2022年度河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(222102210131);河南理工大学基本科研业务费专项项目(自然科学类)(NSFRF240508)。
[目的/意义]作物叶面积是反映光合作用效率和生长状况的重要指标,建立一个品种丰富的山药图像数据集并提出一种基于深度学习的山药叶片图像分割方法,可以用于实时测定山药叶片面积,解决传统测量效率低的问题。[方法]基于改进ENet的轻量...
关键词：山药 图像分割 深度学习 ENet 部分卷积 CA注意力机制 
风力涡轮机叶片图像缺陷自动检测
《电气传动自动化》2024年第3期33-36,共4页单立国 陈晨 刘书生 李金林 任大智 
研究了风力涡轮机叶片图像的数据注释过程,以减少缺陷检测的不准确度,并在最近的深度学习架构上对基于补丁的检测框架的性能进行基准测试。在研究中确定了检测任务中的最大困难是由注释中存在极端的边界框纵横比而引起的,对两个附加注...
关键词：风力涡轮机 叶片图像 数据注释 深度学习 
超分辨率方法在复杂棉花叶片图像的比较研究被引量：1
《农业与技术》2023年第23期48-50,共3页赵露苗 陈立平 
棉田信息自主采集机器人技术集成与大数据建模(项目编号:2021BB012);第一师红枣期货现货交易风控智能交易系统研究(项目编号:2021GX01)。
随着计算机技术的快速发展,数字图像处理技术在农业领域中的应用越来越广泛。其中,超分辨率技术是一种重要的图像处理方法,可以通过提高图像的空间分辨率来获取更多的细节信息,对于农业生产中的作物叶片图像分析具有重要意义。在农业复...
关键词：超分辨率 图像处理 棉花叶片 
风电场无人机巡检红外叶片图像拼接算法被引量：4
《红外技术》2023年第11期1161-1168,共8页周登科 郭星辰 史凯特 汤鹏 郑开元 马鹏阁 
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(U1833203);中国长江三峡集团有限公司企业科研项目“海上风电无人机光电巡检系统技术研究及应用示范”(202003035);河南省科技攻关(202102210330);河南省科技攻关(222102210136);郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金(2021CX48)。
针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题,本文提出一种基于形态学改进Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法,首先,对图像进行中值滤波降噪,使用形态学运算改进基于Chan-Vese模型的水平集算...
关键词：风力发电机叶片 红外图像拼接 水平集 形态学运算 Harris特征点 
基于GhostNet的机器人对番茄叶片目标检测算法
《电脑编程技巧与维护》2023年第9期3-5,8,共4页姚雨蒙 孙文轩 李俊明 
陕西省教育厅一般专项项目(21JK0868)。
为了在农业机器人上部署面向番茄叶片图像的识别和检测系统,实现准确和快速检测的双重要求,在YOLOv4和YOLOv4(tiny)目标检测算法的基础上,设计了基于GhostNet模块的YOLOv4-Ghost Net和YOLOv4(tiny)-GhostNet两种检测算法,其中,YOLOv4(ti...
关键词：农业机器人 番茄叶片图像 轻量级目标识别检测网络 
基于叶片图像复合参数的烟叶成熟度判定模型被引量：7
《贵州农业科学》2022年第8期134-141,共8页林天然 姚争毅 常鹏飞 郑婧 李满玲 谢萍 陈诗瑶 储伟杰 李仁忠 
中国烟草总公司福建省公司科技项目“基于大数据的龙岩烟草精准农业研究与应用”(2021350000240020);福建省烟草公司龙岩市公司科技项目“基于无人机平台的烟叶智能识别及云烟87成熟度判定系统的研发”(2020Y01)。
【目的】构建叶色参数与鲜烟叶片成熟度的关联模型,为精准判断大田烟草鲜叶采收成熟度提供技术支撑。【方法】运用多元回归及BP神经网络构建叶色参数-烟叶成熟度判定模型,通过比较不同参数体系和不同建模方式对不同叶位鲜烟叶片成熟度...
关键词：烟草鲜叶 成熟度 图像分割 BP神经网络 偏态分布 
少样本条件下的复杂叶片图像语义分割被引量：1
《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》2022年第3期21-25,31,共6页汪庆 杜炜 马春 谷宗运 
安徽省高校自然科学重点研究项目(KJ2020A0392);安徽中医药大学校级自然重点项目(2020zrzd16);安徽中医药大学校级自然一般项目(2020zryb09)。
针对少样本条件下复杂叶片分割精确度不高的问题,提出一种基于数据增强的图像语义分割方法。使用翻转、平移方法对训练集中的图像进行增强扩充,利用VGG19代替原SegNet语义分割模型的VGG16主干网络进行模型训练。实验结果表明,在包含180...
关键词：语义分割 SegNet模型 VGG19 少样本 复杂叶片 数据增强 
大豆叶片图像的叶脉分割方法
《计算机系统应用》2022年第5期30-39,共10页赵丹丹 王斌 
江苏省自然科学基金(BK20181414);江苏省高校自然科学研究重大项目(18KJA52004);江苏省研究生科研创新计划(KYCX20_1324);智能机器人湖北省重点实验室开放基金(HBIR202001)。
叶脉分割是叶片模式分析的一个重要步骤,对大豆的品种识别、表型研究具有十分重要的意义.由于大豆叶脉结构十分复杂,叶脉所在叶片区域的低对比度,只借助灰度信息分割叶脉一般无法取得理想的分割效果.本文提出了一种结合多尺度灰度无约...
关键词：大豆叶脉分割 图像处理技术 多尺度灰度UHMT算法 HSI颜色空间的色调信息 灰度图像 图像分割 
基于预筛选和局部单应性的风电叶片图像匹配方法被引量：7
《电子测量技术》2022年第6期155-161,共7页李梦帅 燕必希 董明利 孙鹏 刘其林 
北京市教委科技计划重点项目(KZ201711232029);北京信息科技大学促进内涵发展科研水平提高项目(2020KYNH223)资助。
将动态摄影测量方法应用到风电叶片动态监测中,对于优化风电系统设计、保证系统安全可靠运行具有重要意义。图像特征点自动匹配是动态摄影测量系统中的关键技术,匹配方法的优劣直接影响最终的测量精度。在实际风电叶片动态摄影测量中,...
关键词：风电叶片 图像匹配 极线约束 近平面 随机抽样一致 局部单应性 
基于卷积神经网络的苹果栽培品种识别被引量：4
《计算机与现代化》2021年第12期65-71,共7页仇誉 韩俊英 封成智 陈永卫 
甘肃省自然科学基金资助项目(20JR5RA023);甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-04)。
针对苹果栽培品种识别分类问题,提供一个包含多个苹果果树品种的叶片图像原始数据集,并且研究构建一种新的深度卷积神经网络分类模型,对其分类准确性、泛化性能和稳定性进行对比验证,以期对苹果栽培品种简便、快速、准确的识别分类提供...
关键词：卷积神经网络 苹果果树品种 叶片图像 识别分类 
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