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基于深度学习的无人机影像玉米倒伏区域提取
被引量:
20
1
作者
郑二功
田迎芳
陈涛
《河南农业科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期155-160,共6页
以无人机遥感在玉米倒伏灾害评估中的应用为背景,为了准确获取玉米倒伏信息,提出一种基于深度学习的无人机影像中玉米倒伏区域提取的方法。将深度学习技术中的全卷积图像分割网络应用到玉米倒伏区域提取中,根据实际使用场景对网络结构...
以无人机遥感在玉米倒伏灾害评估中的应用为背景,为了准确获取玉米倒伏信息,提出一种基于深度学习的无人机影像中玉米倒伏区域提取的方法。将深度学习技术中的全卷积图像分割网络应用到玉米倒伏区域提取中,根据实际使用场景对网络结构进行调整,利用采集的玉米倒伏图像集训练分割网络,最终使网络能够自动分割出倒伏区域。结果表明,该方法能够较准确地提取出玉米倒伏区域,在测试集上的F_1分数达到90%以上,该方法为玉米倒伏灾害评估提供了有益参考。
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关键词
深度学习
无人机
玉米
倒伏
全卷积网络
图像分割
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职称材料
题名
基于深度学习的无人机影像玉米倒伏区域提取
被引量:
20
1
作者
郑二功
田迎芳
陈涛
机构
空军航空大学航空作战勤务学院
河南
省
农业科学院
中国
人民保险
集团股份
有限公司
吉林省
分公司
出处
《河南农业科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期155-160,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61601508)
吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目(2016-515)
文摘
以无人机遥感在玉米倒伏灾害评估中的应用为背景,为了准确获取玉米倒伏信息,提出一种基于深度学习的无人机影像中玉米倒伏区域提取的方法。将深度学习技术中的全卷积图像分割网络应用到玉米倒伏区域提取中,根据实际使用场景对网络结构进行调整,利用采集的玉米倒伏图像集训练分割网络,最终使网络能够自动分割出倒伏区域。结果表明,该方法能够较准确地提取出玉米倒伏区域,在测试集上的F_1分数达到90%以上,该方法为玉米倒伏灾害评估提供了有益参考。
关键词
深度学习
无人机
玉米
倒伏
全卷积网络
图像分割
Keywords
Deep learning
UAV
Corn
Lodging
Fully convolutional network
Image segmentation
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
S513
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的无人机影像玉米倒伏区域提取
郑二功
田迎芳
陈涛
《河南农业科学》
CSCD
北大核心
2018
20
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