【摘 要】
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随着技术的快速发展,农情图像的采集变得越来越方便,准确、高效地处理数量庞大的农情图像是实现精准农情监测的关键。为了解决复杂场景VGI农田图像的农作物识别问题,本文在Deep Lab V3+语义分割框架的基础上,提出一种融合DTEMA语义分割与超像素分割的农田作物识别方法,研究包含以下几点创新:（1）本文提出一种基于Gabor滤波器的纹理特征增强模块。DTEMA使用Deep Lab V3+作为基础结
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随着技术的快速发展,农情图像的采集变得越来越方便,准确、高效地处理数量庞大的农情图像是实现精准农情监测的关键。为了解决复杂场景VGI农田图像的农作物识别问题,本文在Deep Lab V3+语义分割框架的基础上,提出一种融合DTEMA语义分割与超像素分割的农田作物识别方法,研究包含以下几点创新:（1）本文提出一种基于Gabor滤波器的纹理特征增强模块。DTEMA使用Deep Lab V3+作为基础结构,由于不同农作物之间颜色特征十分接近,因此在模型的编码器中引入纹理特征增强模块,增加纹理特征在特征图中的比例,提高农作物种类识别的准确率。（2）本文提出一种多层注意力融合模块。模块分别获取骨干网络中不同层次特征图的注意力特征,强化全局特征点之间以及特征通道之间的依赖性,从而提升模型识别农作物的平均准确率。（3）本文提出一种基于阈值投票的融合算法。为解决语义分割模型边缘信息丢失的缺点,本文使用阈值投票算法将DTEMA语义分割的结果与SLIC超像素分割结果相融合,进一步提升模型对农作物边缘的识别准确率。实验结果表明,引入纹理特征增强模块优化了模型的性能,使模型在农作物分类的准确率得到了提高;引入多层注意力融合模块提高了模型的性能,模型对于地块分布零散的农田图像识别效果有了明显的改善;使用基于阈值投票融合语义分割与超像素分割的算法提升了农作物边缘的分割效果。
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