發(fā)布時(shí)間：2021-01-22 05:51

　　農(nóng)田環(huán)境實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割是構(gòu)成智能農(nóng)機(jī)的視覺(jué)環(huán)境感知的重要環(huán)節(jié),夜間農(nóng)田語(yǔ)義分割可以使智能農(nóng)機(jī)在夜間通過(guò)視覺(jué)感知農(nóng)田環(huán)境進(jìn)行全天候作業(yè),而夜間無(wú)光環(huán)境下,可見(jiàn)光攝像頭成像效果較差,將造成語(yǔ)義分割精度的下降。為保證夜間農(nóng)田環(huán)境下紅外圖像語(yǔ)義分割的精度與實(shí)時(shí)性,該研究提出了一種適用于紅外圖像的紅外實(shí)時(shí)雙邊語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network,IR-BiSeNet）,根據(jù)紅外圖像分辨率低,細(xì)節(jié)模糊的特點(diǎn)該網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)雙邊語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（Bilateral Semantic Segmentation Net,BiSeNet）結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),在其空間路徑上,進(jìn)一步融合紅外圖像低層特征,在該網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架中的注意力提升模塊、特征融合模塊上使用全局最大池化層替換全局平均池化層以保留紅外圖像紋理細(xì)節(jié)信息。為驗(yàn)證提出方法的有效性,通過(guò)在夜間使用紅外熱成像采集的農(nóng)田數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn),數(shù)據(jù)集分割目標(biāo)包括田地、行人、植物、障礙物、背景。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,提出方法在夜間農(nóng)田紅外數(shù)據(jù)集上達(dá)到了85.1%的平均交并比（Mean Inter... 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,36(18)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

紅外實(shí)時(shí)雙邊語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

IR-Bi Se Net保留紅外圖像紋理特征方面做了優(yōu)化，能夠保留更多夜間農(nóng)田紅外圖像語(yǔ)義分割細(xì)節(jié)。與其他5種方法對(duì)測(cè)試集中夜間農(nóng)田環(huán)境紅外圖像分割結(jié)果對(duì)比如圖5所示，由圖5可以看出對(duì)于夜間農(nóng)田環(huán)境的各類(lèi)分割目標(biāo)細(xì)節(jié)分割效果，IR-Bi Se Net分割結(jié)果相對(duì)其他方法分割效果更好，更接近于真實(shí)標(biāo)注圖像。3 結(jié)論

實(shí)時(shí)雙邊語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（Bi Se Net）結(jié)構(gòu)如圖3所示，為保證不犧牲空間信息的前提下實(shí)現(xiàn)快速的實(shí)時(shí)分割，實(shí)時(shí)雙邊語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（Bi Se Net）結(jié)構(gòu)劃分為2個(gè)分支：空間路徑（Spatial Path,SP）與上下文路徑（Context Path,CP）。SP結(jié)構(gòu)用于提取高分辨率特征圖，獲取精確的空間信息。CP結(jié)構(gòu)用于獲得大的感受野，為保證實(shí)時(shí)性，減少計(jì)算量，采用輕量特征提取網(wǎng)絡(luò)，如淺層殘差網(wǎng)絡(luò)（Residual Network-50,Res Net-50），結(jié)合全局池化操作，合并Res Net-50的中間結(jié)果（16倍下采樣、32倍下采樣）與全局池化的輸出，作為該部分輸出。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于紅外熱成像與改進(jìn)YOLOV3的夜間野兔監(jiān)測(cè)方法[J]. 易詩(shī),李欣榮,吳志娟,朱競(jìng)銘,袁學(xué)松.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(19)
[2]基于改進(jìn)空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的丘陵山區(qū)田間道路場(chǎng)景識(shí)別[J]. 李云伍,徐俊杰,劉得雄,于堯.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(07)
[3]基于Faster R-CNN的田間西蘭花幼苗圖像檢測(cè)方法[J]. 孫哲,張春龍,葛魯鎮(zhèn),張銘,李偉,譚豫之.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(07)
[4]丘陵山區(qū)田間道路自主行駛轉(zhuǎn)運(yùn)車(chē)及其視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)研制[J]. 李云伍,徐俊杰,王銘楓,劉得雄,孫紅偉,王小娟.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(01)
[5]基于可見(jiàn)光/紅外圖像的夜間道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割[J]. 吳駿逸,谷小婧,顧幸生.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[6]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外場(chǎng)景理解算法[J]. 王晨,湯心溢,高思莉.  紅外技術(shù). 2017(08)
[7]論紅外熱像儀的應(yīng)用領(lǐng)域及技術(shù)特點(diǎn)[J]. 崔美玉.  中國(guó)安防. 2014(12)

博士論文
[1]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腫瘤圖像分析與處理[D]. 昌杰.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2019



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