公开(公告)号：CN115588015A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211159164.X

申请日：2022-09-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张东彦 ,  虞俊 ,  程涛 ,  张淦 ,  李威风 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  赵晋陵

IPC: G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明特别涉及一种基于Improved_Unet网络的倒伏区域分割方法，包括如下步骤：利用无人机获取指定高度、指定生长期的待检测麦田图像；对待检测麦田图像进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Improved_Unet网络中得到倒伏区域分割图，其中Improved_Unet网络为使用Involution算子代替Unet网络骨干位置的卷积操作得到。Improved_Unet网络结合了Segnet和Unet网络的优点，使用involution算子代替骨干部分的卷积操作，实现了空间特异性，对不同的像素采取不同的操作，确保了信息最大化提取，大幅提高了分割精度。

公开(公告)号：CN115588016A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211159179.6

申请日：2022-09-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张东彦 ,  虞俊 ,  程涛 ,  张淦 ,  李威风 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  赵晋陵

IPC: G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明特别涉及一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，包括如下步骤：利用无人机采集待检测麦田图像，并进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图；所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块。本发明通过引入具有记忆长短期信息的能力的ConvLSTM神经网络，插入卷积注意力模块CBAM以及Tversky损失函数对PSPNet模型进行改进，将不同生育期之间的时序关系进行逐网络传递，从而提高分割精度。