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针对图像语义分割方法预测出的目标大多存在边缘模糊和准确度较低的问题,提出多类别边缘感知的图像分割方法.首先设计一种用于多目标分割的Multi-sigmoid损失函数,结合COCO数据集预训练的FCN+CRF网络,建立可优化类别边界的语义分割模型;然后在全局嵌套边缘检测(HED)模型的基础上,增加自底向上的信息解码部分,利用亚像素(subpixel)的图像增强算法实现上采样以及相邻尺度之间的特征融合,构建出可用于边缘检测的深度多尺度编解码模型(MSDF);最后将FCN+CRF提取到的分割信息作为一元势,MSDF检测到的边缘特征作为二元势,设计全局能量函数并计算最小值,实现分割结果的进一步优化.在2个标准数据集Pascal context和SIFT Flow上进行了实验,结果表明,该模型的总体性能较为优越,可应用在图像语义分割和显著性目标检测等相关领域. 相似文献
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基于三星公司生产的ARM11内核的S3C6410,在移植后的Linux系统下开发设计了环境智能监测模块,具体开发了基于Qt的底层应用程序界面,完成模块与现场传感器的串口通信,获得农作物大棚的温度、CO2、湿度和光照度等参数.利用双缓冲技术,以像素映射的方式编写了具有缩放功能的曲线显示控件,实时反映各类参数的整体和局部变化趋势.通过开发字符设备驱动程序,控制现场继电器设备使环境指标到达适宜标准.利用ASP.NET技术和异步刷新方式在服务器上编写并发布监测网页,以socket的通信方式完成与智能模块的数据交互,供用户远程登录访问,确保农作物生长环境的适宜性和设备运行的安全性. 相似文献
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