基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法
Cotton bolls counting algorithm in field based on density level classification
1. 武汉工程大学 计算机科学与工程学院, 武汉 430205
2. 武汉工程大学 智能机器人湖北省重点实验室, 武汉 430073
摘要
由于实际的棉田环境中存在高度遮挡及尺度多变问题，大幅降低了目标计数算法的精度。针对这一问题，提出基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法。算法由金字塔结构的上下文模块和融合卷积神经网络两个部分组成。首先通过全局上下文和局部上下文模块对棉铃图像的上下文信息编码，同时利用多列特征转换模块将输入图像映射成高维特征，最后通过融合卷积神经网络将上下文信息与高维特征进行融合，实现高精度棉铃计数并生成高质量棉铃密度图。此外，从近距离和地空观测两个角度在棉铃数据集上进行实验，实验结果表明，引入上下文信息可以有效提升棉铃计数精度，计数误差MAE和MSE分别下降了27.3和29.4。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61906139)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB173)
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室开放基金资助项目(HBIR201903)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0206
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1913-1916
文章编号: 1001-3695(2021)06-059-1913-04
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
黄紫云, 李亚楠, 王海晖. 基于上下文多尺度融合的棉铃计数算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1913-1916. (Huang Ziyun, Li Yanan, Wang Haihui. Cotton bolls counting algorithm in field based on density level classification [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1913-1916. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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