基于语义分割的棉花垄间实时道路识别

doi:10.16178/j.issn.0528-9017.20210915

浙江农业科学 ›› 2021, Vol. 62 ›› Issue (9): 1721-1725.DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20210915

基于语义分割的棉花垄间实时道路识别

朱逸航¹^,²(), 张延宁¹^,², 张小敏¹^,², 林洋洋¹^,², 耿金凤¹^,³^,⁴, 应义斌¹^,², 饶秀勤¹^,²^,^*()

1.浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州 310058
2.农业农村部农产品产地处理装备重点实验室,浙江杭州 310058
3.枣庄学院机电工程学院,山东枣庄 277101
4.新多集团有限公司,浙江永康 321300

收稿日期:2021-07-26 出版日期:2021-09-11 发布日期:2021-09-13
通讯作者: 饶秀勤
作者简介:饶秀勤,教授,博士,从事智能农业装备研究工作,E-mail: xqrao@zju.edu.cn。
朱逸航(1998—),男,浙江杭州人,硕士研究生,从事智能农业装备研究工作,E-mail: yihang_zhu@zju.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划(2017YFD0700901)

Received:2021-07-26 Online:2021-09-11 Published:2021-09-13

摘要/Abstract

摘要：

为解决棉花垄间道路识别准确性和实时性差的问题,建立用于棉花垄间道路实时识别的Quarter-Unet模型,深度学习语义分割模型FCN和Unet对棉花垄间道路识别的适应性,选择适应性更好的Unet模型,对其VGG16主干进行剪枝,得到Half-Unet和Quarter-Unet,采用640幅图像组成的训练集和160幅图像组成的验证集进行研究,结果表明,与Unet模型相比,在识别的MIoU基本不变的情况下,Quarter-Unet的内存占用量降至19.5%,而处理速度提高至155%,为后续研发棉花田间智能农机导航设备提供了技术基础。

关键词: 道路识别, 语义分割, Unet模型, 棉花

中图分类号:

S561

朱逸航, 张延宁, 张小敏, 林洋洋, 耿金凤, 应义斌, 饶秀勤. 基于语义分割的棉花垄间实时道路识别[J]. 浙江农业科学, 2021, 62(9): 1721-1725.

图/表 8

参考文献 22

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模型	MIoU	运算速度/FPS	内存占用量/MB
FCN	0.773	7.16	136.44
Unet	0.805	12.35	99.68
Half-Unet	0.793	15.97	42.45
Quarter-Unet	0.791	19.14	19.44

模型	MIoU	运算速度/FPS	内存占用量/MB
FCN	0.773	7.16	136.44
Unet	0.805	12.35	99.68
Half-Unet	0.793	15.97	42.45
Quarter-Unet	0.791	19.14	19.44

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模型	Unet	Half-Unet	Quarter-Unet
X^0,0卷积核数	32	16	8
X^1,0卷积核数	64	32	16
X^2,0卷积核数	128	64	32
X^3,0卷积核数	256	128	64
X^4,0卷积核数	512	256	128
X^3,1卷积核数	256	128	64
X^2,2卷积核数	128	64	32
X^1,3卷积核数	64	32	16
X^0,4卷积核数	32	16	8

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