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基于语义分割的槟榔内核轮廓检测
引用本文:朱泽敏,张东波,张莹,汪忠. 基于语义分割的槟榔内核轮廓检测[J]. 计算技术与自动化, 2019, 38(4): 105-112
作者姓名:朱泽敏  张东波  张莹  汪忠
作者单位:湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭 411105;机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,湖南长沙 410012
基金项目:国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省重点学科建设项目
摘    要:针对槟榔去核工序中槟榔内核轮廓检测问题,提出一种基于语义分割的槟榔内核轮廓检测方法。分割模型以VGG16为基础网络,将全连接层替换为卷积层,增加了跳跃结构,将浅层特征经过采样后在同一尺度下与深层特征进行融合,并将常规卷积替换成扩张卷积,减少了学习参数,提升了分割模型的实时性,得到最终的FCN-Dilated-VGG-8s分割模型。该模型对槟榔图像分割的准确率达到98.79%,单张图像分割只需0.071 s,模型大小只有FCN-VGG-8s模型的37.5%。算法表现出良好的鲁棒性,实现了槟榔图像准确、快速分割。通过对分割完后的图像的边界提取,即可得到完整平滑的槟榔内核轮廓线。

关 键 词:语义分割  边缘检测  深度学习  全卷积网络  扩张卷积

Betel Nut Stones Contour Detection Based on Semantic Segmentation
ZHU Ze-min,ZHANG Dong-bo,ZHANG Ying,WANG Zhong. Betel Nut Stones Contour Detection Based on Semantic Segmentation[J]. Computing Technology and Automation, 2019, 38(4): 105-112
Authors:ZHU Ze-min  ZHANG Dong-bo  ZHANG Ying  WANG Zhong
Abstract:
Keywords:
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