基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割 被引量：20

1

作者 邱云飞 温金燕 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第4期122-131,共10页

基于DeepLabV3+进行图像分割时,在特征提取阶段忽略了不同级别的特征图中存在的特征重要程度不同,丢失了大量的细节信息,致使分割效果不佳。针对该问题,提出了一种基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割算法。在骨干网络Xcept... 基于DeepLabV3+进行图像分割时,在特征提取阶段忽略了不同级别的特征图中存在的特征重要程度不同,丢失了大量的细节信息,致使分割效果不佳。针对该问题,提出了一种基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割算法。在骨干网络Xception模型中提取两条低级特征作为解码器的输入特征,提高特征提取的准确性;采用通道注意力模块有效融合高级特征,获取丰富的上下文信息;采用空间注意力模块提取低级特征,过滤背景信息,减少细节信息的丢失;采用深度可分离卷积代替空洞卷积有效降低参数量,提高计算速度;同时,采用焦点损失作为损失函数通过降低内部加权,提高最终的分割效果。实验结果表明,所提算法在PASCAL VOC 2012数据集上的平均交并比(mIoU)值达到了84.44%,与传统算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,有效提高了特征提取的准确性,减少了特征细节信息的损失,对最终的分割效果有了较好的提升。 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 deeplabv3+ Xception模型 注意力机制 空间注意力 通道注意力

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改进Deeplabv3+的高分辨率遥感影像道路提取模型 被引量：8

2

作者 赵凌虎 袁希平 +2 位作者 甘淑 胡琳 丘鸣语 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2023年第1期107-114,共8页

针对传统的道路提取方法在高分辨率遥感影像中存在提取效果差和提取速度慢的问题,提出了改进Deeplabv3+的高分辨率遥感影像道路提取模型。采用MobileNetv2主干特征提取网络与Dice Loss函数相结合,较好地平衡了高分辨率遥感影像道路提取... 针对传统的道路提取方法在高分辨率遥感影像中存在提取效果差和提取速度慢的问题,提出了改进Deeplabv3+的高分辨率遥感影像道路提取模型。采用MobileNetv2主干特征提取网络与Dice Loss函数相结合,较好地平衡了高分辨率遥感影像道路提取精度与速度的矛盾,实现较高提取精度的同时减少了模型参数,满足了时效性的要求。基于开源道路提取数据集的实验结果表明:①该文提出的道路提取模型在高分辨率遥感影像上具有可行性,提取道路的整体精度达到98.71%,具有较高的提取精度;②在提取道路的速度方面该方法平均帧数达到120.05,模型参数量仅为5.81 M,总体上比原模型更加轻量化,表明该方法满足了时效性的要求。该方法在大幅减少参数量、满足时效性的同时保证了提取的精确度,为提高基于高分辨率影像的道路提取精度和速度提供了一种新的改进思路和方法。 展开更多

关键词 遥感影像 道路提取 深度学习 语义分割 deeplabv3+模型

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基于图像处理和Deeplabv3+模型的小麦赤霉病识别 被引量：10

3

作者 戴雨舒 仲晓春 +3 位作者 孙成明 杨俊 刘涛 刘升平 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第9期209-215,共7页

赤霉病是影响小麦产量和品质的主要病害之一。为快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,对Deeplabv3+网络模型进行调参和训练。以轻量化网络MobileNet V2为... 赤霉病是影响小麦产量和品质的主要病害之一。为快速、有效地监测小麦赤霉病的发生情况,利用数码相机对人工接种赤霉病菌的小麦田进行RGB图像获取,在图像预处理基础上,对Deeplabv3+网络模型进行调参和训练。以轻量化网络MobileNet V2为网络编码模块,利用空洞卷积技术建立基于深度学习网络的小麦赤霉病发病麦穗的识别与检测模型,并用实测数据对模型进行验证和评价。结果表明,该模型的平均精度为0.9692,损失函数Loss为0.1030,平均交并比MIoU为0.793,模型识别与检测效果较好。上述结果为小麦赤霉病的检测与识别提供新的手段。 展开更多

关键词 小麦 赤霉病 deeplabv3+模型 深度学习 图像识别

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基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语义分割算法 被引量：7

4

作者 姚燕 胡立坤 郭军 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第4期192-199,共8页

由于深度学习中语义分割模型参数量较大且算法耗时较长,不适合部署到移动端,针对此问题,提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语义分割算法。首先,采用MobileNetv3代替原DeepLabv3+语义分割模型特征提取骨干网络以降低模型复杂度,... 由于深度学习中语义分割模型参数量较大且算法耗时较长,不适合部署到移动端,针对此问题,提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语义分割算法。首先,采用MobileNetv3代替原DeepLabv3+语义分割模型特征提取骨干网络以降低模型复杂度,加快模型运行速度;其次,将空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积替换为深度可分离卷积,提高模型训练效率;最后,引入注意力机制模块和组归一化方法,提升分割精度。所提分割算法在语义分割数据集Cityscapes验证集上的平均交并比(mIoU)达到72.94%。实验结果表明,与常见分割算法SegNet、Fast-SCNN、ENet等相比,所提算法在减少模型参数量的同时提高了分割效果。 展开更多

关键词 图像处理 deeplabv3+模型 MobileNetv3 轻量级 空洞空间金字塔池化

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基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型 被引量：1

5

作者 张银胜 单梦姣 +3 位作者 钟思远 陈戈 童俊毅 单慧琳 《国外电子测量技术》 2024年第1期189-198,共10页

针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上... 针对遥感图像道路分割边界模糊和遮挡难以区分的问题,提出了基于改进DeeplabV3+的遥感图像道路分割模型。该模型在主干网络中引入MobileNetV3和高效通道注意力机制(ECA),减少了参数量并关注连续的道路特征信息。在解码过程中采用多级上采样,增强了编码器和解码器之间的紧密连接,全面保留了细节信息。同时,在ASPP模块中采用深度可分离膨胀卷积DS-ASPP,显著减少了参数量。实验结果表明,该模型在Massachusetts Roads数据集上的交并比达到了83.71%,准确率达到了93.71%,分割精度最优,模型参数量为55.57×10^(6),能够有效地避免边界模糊和遮挡导致的错漏检问题,在遥感道路分割中提高了精度和速度。 展开更多

关键词 遥感图像 道路分割 deeplabv3+模型 MobileNetV3模型 多级上采样

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基于高清卫星地图影像的配电网分布式屋顶光伏承载力评估 被引量：3

6

作者 王海峰 徐熠林 +4 位作者 徐达艺 罗宗杰 李源腾 苏浩坤 彭显刚 《广东电力》 2023年第10期105-113,共9页

屋顶光伏总装机容量的准确评估有助于引导配电网规划和屋顶光伏的合理布局,为此提出一种基于高清卫星地图影像的配电网分布式屋顶光伏承载力评估方法。首先使用Deeplabv3+模型自动识别高清卫星地图影像中的屋顶部分,测算屋顶的光伏装机... 屋顶光伏总装机容量的准确评估有助于引导配电网规划和屋顶光伏的合理布局,为此提出一种基于高清卫星地图影像的配电网分布式屋顶光伏承载力评估方法。首先使用Deeplabv3+模型自动识别高清卫星地图影像中的屋顶部分,测算屋顶的光伏装机容量,并据此确定公共信息模型中光伏发电场类的参数,实现基于公共信息模型和高清卫星地图影像的配电网数字化建模。最后采用蒙特卡罗模拟法对配电网的分布式屋顶光伏承载力进行评估。以某地区配电网为例进行仿真,与现有传统承载力评估方法进行比较,证明所提方法的高效性和实用性,为电力公司制订合理的光伏开发计划和实施可靠的电网结构升级提供重要的数据支撑。 展开更多

关键词 分布式屋顶光伏 承载力评估 高清卫星地图影像 公共信息模型 deeplabv3+模型

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基于轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+的棒材分割方法

7

作者 汤维杰 方挺 +1 位作者 韩家明 袁东祥 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2024年第3期66-71,共6页

针对当前语义分割模型为提升像素分割精度,不断增加算法复杂度,导致模型出现参数量大,耗时长,难以部署至工业现场等问题,提出一种基于轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+模型的棒材分割算法。算法为平衡像素分割精度、模型参数量和算法检测速... 针对当前语义分割模型为提升像素分割精度,不断增加算法复杂度,导致模型出现参数量大,耗时长,难以部署至工业现场等问题,提出一种基于轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+模型的棒材分割算法。算法为平衡像素分割精度、模型参数量和算法检测速度,在原网络基础上做出一系列改进:将原有的Xception主干网络替换为轻量级MobileNetV2网络以降低模型参数量与计算复杂度;在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块基础上密集连接各空洞卷积以获得更大的感受野,更加密集的像素采样,并扩大输出特征覆盖的语义信息;使用深度可分离卷积(DSConv)替代ASPP模块中的标准卷积进一步降低模型的计算复杂度;此外,引入有效通道注意力(ECA)模块聚焦目标边缘特征,增强特征图通道信息提取的效果。实验表明:改进后的模型在棒材数据集下平均交并比(MIOU)为89.37%,平均像素精度(MPA)为94.57%,帧率(FPS)为33.09帧/s,模型参数量为33.6 M。与U-net、M-PSPNet、M-DeeplabV3+等模型相比,改进后算法的MIOU值与MPA值略低于最佳值,但仍处于较高水准,模型参数量小,FPS值得到较大提升。实验表明:改进后的算法能较好地平衡分割精度和算法实时性,能满足部署至工业现场的需求。 展开更多

关键词 语义分割 deeplabv3+模型 轻量级 棒材

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基于改进DeepLabv3+的光伏电站道路识别方法

8

作者 李翠明 王华 +1 位作者 徐龙儿 王龙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期776-782,I0010,共8页

针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融... 针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融合和空洞深度可分离卷积结合的策略改进空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,提高ASPP的信息利用率和模型训练效率;最后,引入注意力机制,提升模型识别精度.结果表明,改进后模型的平均像素准确率为98.06%,平均交并比为95.92%,相比于DeepLabv3+基础模型分别提高了1.79个百分点、2.44个百分点,且高于SegNet、UNet模型.同时,改进后的模型参数量小,实时性好,能够更好地实现光伏电站移动清洁机器人的道路识别. 展开更多

关键词 光伏电站 道路识别 deeplabv3+模型 注意力机制 MobileNetv2

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基于改进DeepLabV3+的遥感图像分割方法

9

作者 席裕斌 赵良军 +4 位作者 宁峰 何中良 梁刚 张芸 胡月明 《现代电子技术》 北大核心 2024年第11期51-58,共8页

由于遥感图像具有高分辨率,卷积层需要扩大感受野以捕获更丰富的语义信息。在进行遥感图像分割时,DeepLabV3+模型采用较大的空洞率以获得更大感受野,导致网格伪影问题。因此,提出一种优化网格伪影的改进DeepLabV3+模型。首先,在空间空... 由于遥感图像具有高分辨率,卷积层需要扩大感受野以捕获更丰富的语义信息。在进行遥感图像分割时,DeepLabV3+模型采用较大的空洞率以获得更大感受野,导致网格伪影问题。因此,提出一种优化网格伪影的改进DeepLabV3+模型。首先,在空间空洞金字塔池化(ASPP)之前引入了一个平滑网格伪影模块,以减轻网格伪影对分割任务的影响;接着,在ASPP模块的每个空洞卷积之后添加了一个逐点卷积,以保留更多的空间信息;其次,替换空洞卷积的激活函数为LeakyReLU;最后,在DeepLabV3+中引入了ECA注意力机制。通过在GID15和Postdam遥感数据集上的验证,相对于基础的DeepLabV3+模型,改进模型在准确度和平均交并比方面均取得了显著提升,证明所提出的网络调整能有效提高遥感图像分割的精度。 展开更多

关键词 遥感图像 语义分割 网格伪影 空间空洞金字塔池化 ECA注意力机制 deeplabv3+模型

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基于DeepLabV3+模型的轨道站点影响区自行车出行环境评价

10

作者 朱震军 张芮嘉 +3 位作者 张勇 过秀成 韩吉 徐逸清 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第10期4300-4306,共7页

轨道站点影响区自行车出行环境评价对于促进自行车接驳出行效率和服务品质提升具有重要意义。采集百度街景、路网、轨道站点等多源数据,选取自行车出行环境的舒适性、安全性、便捷性和可达性评价指标,运用DeepLabV3+模型和sDNA分析法对... 轨道站点影响区自行车出行环境评价对于促进自行车接驳出行效率和服务品质提升具有重要意义。采集百度街景、路网、轨道站点等多源数据,选取自行车出行环境的舒适性、安全性、便捷性和可达性评价指标,运用DeepLabV3+模型和sDNA分析法对轨道站点1500 m范围影响区内不同类型道路的自行车出行环境进行评价,并以南京市为例进行实证分析。结果表明:站点影响区自行车出行环境存在空间差异性;交通型道路的自行车出行中间性、天空可视度高,但自行车存取方便程度低;生活型道路的自行车存取方便程度、绿视率高,但自行车出行中间性、安全性低;综合型道路各指标相对协调。 展开更多

关键词 轨道站点影响区 自行车出行 deeplabv3+模型 出行环境评价

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改进DeepLabv3+模型的混凝土坝表观裂缝特征提取方法

11

作者 王琳琳 孟良 +2 位作者 卜博雅 钟胜 李俊杰 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期929-936,共8页

为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编... 为了解决混凝土坝环境复杂造成现有算法裂缝检测难度大、效果差的问题,提出了一种改进DeepLabv3+模型的混凝土坝裂缝特征提取方法.该方法以轻量型网络替换原始骨干网络提取图像特征,降低模型复杂度;扩充空洞空间金字塔池化模块,提升编码器感受野;采用多尺度特征融合策略,提高边缘信息利用率;优化模型损失函数,克服像素不均衡的困难.采用自制混凝土坝表观裂缝图像数据集对提出方法的有效性和优越性进行了验证与评估,结果表明:构建的改进网络能准确地实现复杂背景下混凝土坝表观裂缝特征的提取,分割裂缝图像的交并比与像素精度分别为72.85%与85.36%,裂缝分割效果也明显优于其他方法,可为长期混凝土坝面裂缝监测提供有效的技术手段. 展开更多

关键词 混凝土坝 裂缝检测 图像分割 deeplabv3+模型

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基于改进DeepLabv3+的林木图像分割方法

12

作者 林洁如 朱洪前 +3 位作者 杨国 肖恒玉 胡涛 何翔 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期119-126,共8页

近年来,人们越来越重视森林资源管理规划,但是森林结构复杂、分布破碎,准确区分树木区域与非树木区域以及预测森林面积比较困难。针对森林区域提取困难、边界分割不精确的问题,提出改进的DeepLabv3+模型研究森林区域智能精准提取。首先... 近年来,人们越来越重视森林资源管理规划,但是森林结构复杂、分布破碎,准确区分树木区域与非树木区域以及预测森林面积比较困难。针对森林区域提取困难、边界分割不精确的问题,提出改进的DeepLabv3+模型研究森林区域智能精准提取。首先,在编码器阶段使用CFF(cross feature fusion)模块融合主干网络与空洞卷积的多尺度低级和高级特征来获得高分辨率的掩码特征,有效地聚合多层次编码器特征;其次,在解码器阶段引入cSE(spatial squeeze and channel excitation)通道注意力模块,使模型能够更好地获取不同通道上的特征,提高网络的表现力使其关注到输入图像的边缘位置,从而提高分割准确率;最后,将卷积之后的深层特征与浅层特征进行融合,增强网络的分割性能。研究表明:基于改进的DeepLabv3+深度学习神经网络得到的森林类别平均像素准确率(mPA)达到了93.85%,平均交并比(mIoU)达到了89.17%,准确率(Accuracy)达到了95.66%,相较于原始DeepLabv3+网络分别提升了0.77%,1.8%和0.89%,模型参数量减少了48.84 M,检测速度FPS提升了17.93帧/s,检测效率更高,分割性能更好。 展开更多

关键词 林木图像分割 deeplabv3+模型 MobileNet 特征融合 注意力机制

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基于改进DeepLabV3+的遥感图像分割模型

13

作者 俞淑洋 杨利亚 +1 位作者 杨静 殷非凡 《北京测绘》 2024年第5期686-691,共6页

针对经典语义分割算法对遥感图像分割精度较低、参数量大等问题,提出一种轻量化网络与注意力机制相结合的改进深度实验室库版本3(DeepLabV3)+遥感图像语义分割模型。首先,使用移动网络版本3(MobileNetV3)轻量化模型作为DeepLabV3+的特... 针对经典语义分割算法对遥感图像分割精度较低、参数量大等问题,提出一种轻量化网络与注意力机制相结合的改进深度实验室库版本3(DeepLabV3)+遥感图像语义分割模型。首先,使用移动网络版本3(MobileNetV3)轻量化模型作为DeepLabV3+的特征提取网络,可有效降低整个模型的参数量;其次,对DeepLabV3+模型解码阶段添加有效通道注意力机制,增强模型对不同通道的特征拟合能力。实验表明:本文所改进DeepLabV3+模型相较原模型,参数量降低3.6倍,平均交并比提高3.5%。 展开更多

关键词 遥感图像分割 deeplabv3+模型 轻量化网络 注意力机制模块

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基于改进DeepLabv3+模型的农村道路提取方法研究

14

作者 何士俊 肖提荣 夏既胜 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期486-495,共10页

从国产高分辨率影像中快速准确提取农村道路在信息管理、农村农业现代化等领域具有重要的价值,但由于背景噪音复杂、道路蜿蜒细长、易受阴影遮挡等,传统遥感解译方法提取农村道路信息效率低、精度不高.文章针对农村道路的特征,对DeepLab... 从国产高分辨率影像中快速准确提取农村道路在信息管理、农村农业现代化等领域具有重要的价值,但由于背景噪音复杂、道路蜿蜒细长、易受阴影遮挡等,传统遥感解译方法提取农村道路信息效率低、精度不高.文章针对农村道路的特征,对DeepLabv3+模型进行改进,设计了一种兼具效率和精度的高分辨率影像农村道路信息提取改进模型.首先,使用Mobilenetv2作为模型的主干,减少模型的参数;其次,在ASPP模块中串联CBAM,加强模型的特征感受能力;最后,添加Dice Loss函数改进损失函数,克服样本的不均衡.实验结果表明,细节的改进使得各项指标明显提升,效率和精度达到了最高;与经典模型相比,改进模型在MPA、MIoU上取得了更高的分数,虽然对深层特征的深度学习需要花费更多的时间,但改进模型在精度效率上均优于其他模型. 展开更多

关键词 农村道路 GF-2遥感影像 deeplabv3+模型 深度学习

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基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化 被引量：1

15

作者 张修杰 袁嘉豪 +1 位作者 岳学军 张伟锋 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第9期3794-3803,共10页

目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101... 目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101得到优化模型DeepLabv3+(N-S),最后基于优化模型的输出并使用裂缝骨架提取的方法来量化裂缝特征参数。使用的数据集为自制的混凝土梁裂缝图像数据集,并对优化前后模型作对比实验,分析了模型在各项性能上优化的有效性,并使用实测数据来验证评估裂缝各项特征参数量化方法。实验结果表明,DeepLabv3+(N-S)网络在数据集上的平均像素准确率(mean pixel accuracy,mPA)、平均交并比(mean intersection over union,mIoU)分别达到了88.86%、82.04%,较于原模型分别提高2.21%、2.54%,裂缝分割效果优于原模型,且裂缝样本各项特征参数量化的平均误差为+8.7%,低于原模型,可满足工程上的检测精度需求。 展开更多

关键词 裂缝分割 deeplabv3+模型 NON-LOCAL 主干网络改进 裂缝特征参数量化

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基于改进DeepLabV3+深度学习模型的冬小麦种植面积提取研究 被引量：1

16

作者 路秋叶 刘法军 +2 位作者 丁志国 郭鹏 宫锟霖 《无线电工程》 北大核心 2023年第11期2564-2572,共9页

冬小麦种植面积的精确提取对粮食估产、农业政策制定、科学研究等具有重要意义。针对原始深度学习语义分割模型DeepLabV3+存在的分割效果差、提取精度低、模型复杂以及训练时间长等问题,采用MobileNetV2主干网络、注意力机制、损失函数... 冬小麦种植面积的精确提取对粮食估产、农业政策制定、科学研究等具有重要意义。针对原始深度学习语义分割模型DeepLabV3+存在的分割效果差、提取精度低、模型复杂以及训练时间长等问题,采用MobileNetV2主干网络、注意力机制、损失函数、组归一化和条带池化对其网络模型进行改进,以高分二号影像为数据源,利用改进的模型进行冬小麦面积的提取。结果表明,单一改进模块融入对网络模型提升不高,将MobileNetV2主干网络、卷积块的注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)、Focal Loss+Dice Loss函数、组归一化(Group Normalization,GN)和条带池化(Stripe Pooling)模块都有效融入网络模型时,相比未改进的DeepLabV3+网络模型MIoU、MPA、Accuracy分别提高了5.22%、2.43%、2.77%,利用改进模型提取的夏张镇冬小麦面积与政府统计数据相比较,相对误差仅为-7.11%,提高了1.56%;结合外业采样点,夏张镇和徂徕镇的冬小麦面积提取精度分别达到93.91%、92.31%,有力证明了改进算法在冬小麦面积提取模型中的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 冬小麦 deeplabv3+模型 高分二号 语义分割

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基于Deeplabv3模型的深度学习林地特征提取方法研究 被引量：1

17

作者 黄恒 任文力 +3 位作者 陈豪勇 赵元沛 雷宇宙 唐乾坤 《测绘》 2023年第2期61-65,共5页

在测绘工作中,如何快速准确获取林地信息一直是困扰大家的难题。传统的方法是通过作业员人工描绘,或者用监督分类方法,但都存在工作量大的问题。本文针对典型的高分辨率遥感影像,提出了基于Deeplabv3模型的深度学习林地特征提取方法:首... 在测绘工作中,如何快速准确获取林地信息一直是困扰大家的难题。传统的方法是通过作业员人工描绘,或者用监督分类方法,但都存在工作量大的问题。本文针对典型的高分辨率遥感影像,提出了基于Deeplabv3模型的深度学习林地特征提取方法:首先选取不同影像源的遥感影像并制作林地样本,然后采用Deeplabv3模型进行训练,通过自测精度判断模型质量,再提取林地栅格,并在ArcGIS中依次进行栅格转面、补面中漏洞、筛选面、平滑面和简化面操作,得到林地矢量。实验表明,该方法的准确率88.36%,召回率94.30%,kappa系数89.25%,并且能够较好获取林地边界信息,结合少量人工修改可以应用于测绘生产中,具有广泛的应用价值。 展开更多

关键词 林地 deeplabv3模型 深度学习 特征提取

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基于改进DeeplabV3+的钢筋尺寸检测算法

18

作者 王政 李飒 +2 位作者 陈洪界 李江涛 陈伟 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2023年第5期240-248,共9页

钢筋混凝土工程的建造规模与要求日益提升,传统的钢筋检验方法无法在效率和数量上满足工程检查的需求,且施工现场钢筋背景环境复杂多变,单一的图像识别算法无法利用到钢筋的特征信息,在精度上不能满足建筑智能监理的验收标准。为了解决... 钢筋混凝土工程的建造规模与要求日益提升,传统的钢筋检验方法无法在效率和数量上满足工程检查的需求,且施工现场钢筋背景环境复杂多变,单一的图像识别算法无法利用到钢筋的特征信息,在精度上不能满足建筑智能监理的验收标准。为了解决这方面的问题,提出一种改进的DeeplabV3+模型对钢筋识别。研究表明:通过减小空洞卷积膨胀率以及空洞卷积密度,降低模型感受野,提高了细部边缘特征信息的提取率;通过加入注意力机制实现模型对钢筋特征信息的敏感程度。之后利用图像处理技术对识别图进行检测,获得钢筋各项尺寸。在施工现场收集钢筋图像并整理成数据集,并在此数据集上进行算法检验。实验结果表明,改进的DeeplabV3+模型和原模型相比,在平均交并比、像素精确率、召回率上分别提升了5.14%、0.27%、5.19%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度也达到了工程验收的标准。 展开更多

关键词 智能检测 钢筋尺寸检测 deeplabv3+模型 注意力机制

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基于自注意力语义分割的航空发动机孔探图像检测

19

作者 曹斯言 刘君强 +1 位作者 宋高腾 左洪福 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1504-1515,共12页

针对传统语义分割模型对于航空发动机孔探图像内损伤的检测存在小尺度或高相似度损伤易被漏检误判的问题,提出了一种基于自注意力语义分割(SA-SS)模型的航空发动机孔探图像检测方法。基于语义分割模型DeepLabv3+的总体架构,采用轻量级Mo... 针对传统语义分割模型对于航空发动机孔探图像内损伤的检测存在小尺度或高相似度损伤易被漏检误判的问题,提出了一种基于自注意力语义分割(SA-SS)模型的航空发动机孔探图像检测方法。基于语义分割模型DeepLabv3+的总体架构,采用轻量级MobileNetV2替代原始的Xception作为主干特征提取网络,利用扩张—提取—压缩的结构进行特征提取,以减少模型计算量。基于多层级联结构,改进原始DeepLabv3+的空洞空间金字塔池化结构,使特征图保有更丰富的特征信息。在模型内融合一种自注意力机制,建立全局像素的内部相关性,加强对细节特征的注意力。改进原始DeepLabv3+的解码层,将多尺度空间融合方法引入低层特征提取,融合多个跃层特征。实验结果表明:与传统DeepLabv3+、SegNet-ResNet等方法相比,SA-SS模型的平均交并比和平均像素精确度最大分别提升了4.10%和3.92%,训练时间和平均检测速度最大分别改善了24.43%和5.11帧/s。 展开更多

关键词 孔探图像 故障诊断 自注意力 语义分割 deeplabv3+模型

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结合深度学习和NCFS算法的堆石料粒度分布智能检测方法 被引量：4

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作者 王仁超 连嘉欣 邸阔 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1103-1115,共13页

针对目前堆石坝施工过程中人工筛分试验无法实现爆堆料物粒度快速检测以及现有粒度检测模型准确度低、泛化能力差等问题,提出了一种基于深度学习模型与邻域分量特征(Neighborhood Component Feature Selec⁃tion,NCFS)算法相结合的堆石... 针对目前堆石坝施工过程中人工筛分试验无法实现爆堆料物粒度快速检测以及现有粒度检测模型准确度低、泛化能力差等问题,提出了一种基于深度学习模型与邻域分量特征(Neighborhood Component Feature Selec⁃tion,NCFS)算法相结合的堆石坝料物粒度数字筛分检测方法,该方法可以通过拍摄料堆图像快速检测料堆粒度分布。为了提高深度学习模型的精确度,提出将基于迁移学习的Deeplabv3+模型和稠密条件随机场算法(Dense⁃CRF)结合用于图像训练学习和优化;在料堆二维特征到三维粒度分布转换方面,提出基于NCFS算法的块石二维平面参数对三维粒度的表征公式,并采用MATLAB语言编制了相应的软件加以实现。句容抽水蓄能电站工程现场爆破料堆图像采集和筛分试验分析的结果表明:所提方法是可行的,且相比其他方法,在特征提取以及粒度检测精度上均有所提高。 展开更多

关键词 堆石坝粒度检测 深度学习 deeplabv3+模型 稠密条件随机场 NCFS算法

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