我國是一個林業(yè)大國,森林在治理土地沙化、減少土壤流失方面起著至關(guān)重要的作用。在科技發(fā)達(dá)的今天,森林保護(hù)工作日趨繁復(fù),而減少人力資源使用,發(fā)展智能化森保系統(tǒng)已成為必然趨勢。早在1982年,江蘇省南京市中山陵林區(qū)就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)松材線蟲病疫情,此后疫情在全國范圍內(nèi)蔓延擴(kuò)散,造成大量松樹枯黃乃至死亡,且出現(xiàn)向國家級風(fēng)景區(qū)、自然保護(hù)區(qū)擴(kuò)散的趨勢。因此,依靠機(jī)器視覺和人工智能技術(shù)監(jiān)測松材線蟲病疫情、從根本上制止疫情擴(kuò)散是目前我國北方松樹林區(qū)保護(hù)工作的首選方案。及時發(fā)現(xiàn)松材線蟲病樹是防治疫情的首要工作,本文基于無人機(jī)航拍獲取的松材線蟲病樹彩色圖像,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)和無人機(jī)遙感的松材線蟲病樹監(jiān)測系統(tǒng)。監(jiān)測系統(tǒng)由深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型和邊緣計算平臺實現(xiàn)對松材線蟲病樹的低漏檢、高精度檢測。具體研究內(nèi)容如下:（1）構(gòu)建了基于HOG-SVM的松材線蟲病樹檢測方法傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中HOG-SVM目標(biāo)檢測方法已得到廣泛應(yīng)用。然而,由于病樹圖像內(nèi)容復(fù)雜,HOG特征難以被準(zhǔn)確提取,檢測模型不能收斂,導(dǎo)致其無法有效完成病樹檢測任務(wù)。為此,本文提出應(yīng)用選擇搜索算法結(jié)合圖像掩膜操作優(yōu)化HOG-SVM病樹檢測方法。通過實施圖像過... 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線Fig.1Technicalroute（1）研究方法

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文132.2.2基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測模型近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，目標(biāo)檢測算法的特征提取模式從傳統(tǒng)算法逐漸演變?yōu)榛谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測算法。早在2013年，R-CNN、OverFeat網(wǎng)絡(luò)被提出，2016年之后Fast/FasterR-CNN、SSD、YOLO系列等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)相繼出現(xiàn)，再到最近的PeleeNet，在短短的幾年時間里，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測模型在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模型結(jié)構(gòu)方面越來越清晰，涌現(xiàn)出了許多性能出色的模型算法。進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時代以來，基于深度學(xué)習(xí)框架的目標(biāo)檢測模型在發(fā)展過程中，主要集中在二階段算法如R-CNN系列，以及一階段算法如YOLO系列、SSD系列等。兩者的主要區(qū)別在于二階段算法需要先生成推薦框，進(jìn)而實行細(xì)粒度的物體檢測。而一階段算法會直接在網(wǎng)絡(luò)中提取特征來預(yù)測物體分類和位置。（1）“two-stage”目標(biāo)檢測算法圖2FasterR-CNN工作流程Fig.2FasterR-CNNworkflowFasterR-CNN是“two-stage”算法中經(jīng)典的目標(biāo)檢測算法。其區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)指的是用全卷積網(wǎng)絡(luò)生成多種大小比例的錨框，來實現(xiàn)為下一階段提供可能包含前景物體的邊界框的網(wǎng)絡(luò)。其算法結(jié)構(gòu)可以分為三層，一是主干卷積網(wǎng)絡(luò)層，二是區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)層，三是感興趣區(qū)域池化層。在FasterR-CNN的工作過程中，圖像統(tǒng)一大小進(jìn)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取器，輸出特征圖，之后進(jìn)入?yún)^(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)，每個滑動窗口的中點都會生成9個大小不同的錨框，判斷出哪些是有目標(biāo)的前景錨框，哪些是沒有目標(biāo)的背景錨框，前景錨框再做邊界框回歸，得到候選框，生成的候選框映射到特征圖上，經(jīng)重疊率和非極大值抑制計算之后，生成得分高的候選框，進(jìn)入感興趣區(qū)域池化層，通過最大池化算法將不同大小的輸入

YOLOv3的訓(xùn)練及檢測Fig.3YOLOv3trainingandtesting

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]星機(jī)地協(xié)同的松材線蟲病疫區(qū)枯死松樹監(jiān)測方法研究[D]. 鄧世晴.東華理工大學(xué) 2019
[2]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別研究與應(yīng)用[D]. 高浩宇.華中師范大學(xué) 2018
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別研究[D]. 紀(jì)國強(qiáng).沈陽理工大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別方法研究與應(yīng)用[D]. 文馗.華中師范大學(xué) 2017
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像特征提取算法與圖像分類問題研究[D]. 司寧博.蘭州大學(xué) 2017
[6]基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別研究[D]. 林妙真.大連理工大學(xué) 2013



本文編號：3583109