【摘 要】
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在水果生产过程中,对水果花卉开花强度的准确估计是影响种植者制定作物管理决策的关键因素,与水果的产量密切相关。利用计算机视觉来估计开花强度是一个潮流的方向,现有的计算机视觉方法主要为对水果花卉图像进行分割,进而估计开花强度。当前的计算机视觉花卉分割方法尽管能够取得较好的分割精度,但是这些方法都有限制条件,它们大多只能在特定条件下使用,当花卉种类、光照条件、天气环境、相机与果树的相对位置等发生变化时,
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在水果生产过程中,对水果花卉开花强度的准确估计是影响种植者制定作物管理决策的关键因素,与水果的产量密切相关。利用计算机视觉来估计开花强度是一个潮流的方向,现有的计算机视觉方法主要为对水果花卉图像进行分割,进而估计开花强度。当前的计算机视觉花卉分割方法尽管能够取得较好的分割精度,但是这些方法都有限制条件,它们大多只能在特定条件下使用,当花卉种类、光照条件、天气环境、相机与果树的相对位置等发生变化时,这些方法或完全失效,或需要对参数进行调整,方法的准确性和实用性降低。本文提出了一种能在不同环境下自动分割水果花卉图像的方法,可分割包括苹果花、桃花和梨花在内的多种水果花卉图像。该方法利用微调的Deep Lab-Res Net网络,只在苹果花数据集上训练,可将其应用到多种水果花卉的自动检测中,主要起到识别花卉区域的作用。为了弥补和精细化Deep Lab-Res Net网络中引入的数层池化层和下采样层所导致的定位精度不足问题,本文提出了两种具有形状先验的模糊能量活动轮廓模型,将网络的花卉识别结果作为形状先验项,结合原始图像带来的颜色信息,得到更加精确的分割结果。本文主要工作如下:（1）对于室外可变条件下不同天气、不同光照、种类多样、背景复杂的水果花卉,本文提出了一种新的水果花卉图像分割模型,该模型具有三个典型特点:a)它是一种自动化的图像分割系统;b)它对于复杂的环境以及不同的光照条件具有较强的鲁棒性;c)它对于不同品种和不同颜色的水果花图像具有很好的泛化能力,可推广应用至多个物种的水果花卉图像分割。（2）本文提出了两种改进的具有形状先验的模糊能量活动轮廓模型作为卷积神经网络的后处理过程,本文提出的两种模糊模型通过能量泛函的最小化迭代过程,有效改善了卷积神经网络得到的语义分割粗糙结果。（3）在四个公开的苹果花、桃花和梨花数据集上对本文的两种方法和三种典型的花卉分割方法进行了实验对比,定量结果表明,本文方法在四个数据集上像素级的F1分数平均值达到了82.0%和83.1%,高于相同数据集上的最新方法。同时,本文方法的计算成本相对较低。
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