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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的自然光照下油茶果識別技術研究

發(fā)布時間:2020-06-04 17:23
【摘要】:采摘機器人的應用有助于節(jié)省油茶果采收所需的人工工作量與費用,能夠大大的提高工作效率。如何在采摘過程中對傳感器采集到的自然圖像進行高效的識別檢測與目標分割已成為制約采摘機器人應用的重要技術節(jié)點。因此,對自然光照環(huán)境下油茶果識別技術進行研究,對于油茶行業(yè)具有十分重要的現(xiàn)實意義與廣闊的應用前景。本論文主要針對以下幾個方面展開研究工作:針對自然光照環(huán)境下油茶果圖像的自身特點,分析現(xiàn)有的特征提取與識別分類方法所存在的不足,提出了基于改進卷積自編碼機的油茶果識別分類網(wǎng)絡。在卷積自編碼器的基礎上,對特征提取模塊進行改造,利用并聯(lián)的不同尺寸的分解卷積核實現(xiàn)對不同類型特征的學習,提高網(wǎng)絡的學習能力、識別性能、速度性能以及穩(wěn)定性;诓烧獧C器人的圖像識別任務流程,提出了一種基于改進mask rcnn網(wǎng)絡的油茶果檢測分割方法。鑒于油茶果識別任務對網(wǎng)絡深度要求較低,速度性能要求較高的特點,將改進卷積自編碼機網(wǎng)絡作為改進mask rcnn網(wǎng)絡的特征提取網(wǎng)絡,提高網(wǎng)絡的速度性能使得網(wǎng)絡具有實時性。利用金字塔特征網(wǎng)絡對上下文特征進行融合,對不同尺度下的特征圖像進行學習。在此基礎上,利用區(qū)域推薦網(wǎng)絡生成候選窗口,并對其進行分類與分割,實現(xiàn)實際圖像上對油茶果的檢測、識別、分類與分割一體化處理。結(jié)合油茶果自身生長特性,光照環(huán)境的多樣性以及對應的兩種網(wǎng)絡的特性,對油茶果圖像進行進一步的處理,分別構(gòu)建合適的數(shù)據(jù)集。利用上述數(shù)據(jù)集以及對比算法,結(jié)合自然光照條件下采集到的油茶果圖像對兩種網(wǎng)絡進行了仿真實驗。實驗證明,改進卷積自編碼器網(wǎng)絡具有良好的識別分類能力與速度性能,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)也擁有較好的穩(wěn)定性;改進mask rcnn網(wǎng)絡繼承了mask rcnn網(wǎng)絡在識別、檢測與分割任務上的高性能,并在速度性能上有進一步的提高,具有一定的實時性。同時對檢測分割網(wǎng)絡進行了實地檢測,實驗證明了改進mask rcnn網(wǎng)絡在實際條件下的可行性,驗證了網(wǎng)絡的實用性與有效性。
【圖文】:

自編碼,解碼器,編碼器,隱層


圖1.1自編碼機結(jié)構(gòu)逡逑Fig邋1.1邋Structure邋of邋auto-encoder逡逑構(gòu)通常是“編碼器-解碼器”的模式,上圖是一個編碼器與解碼器均為單層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡。輸入Xgp:逡逑/?邋=邋f{W,x邋+邋b,,)非線性激活函數(shù),一般為sigmoid或者ReLU函數(shù)。輸入x,,即:逡逑x,=f(W2h邋+邋b2)編碼機選取其隱層輸出作為數(shù)據(jù)的特征,因為隱層也被稱作瓶頸特征。而在一些應用中,也會將隱層征維度大,此時隱層學習到的特征是輸入特征的過;通常這種場景會配介稀疏性約束一起應叫,以完成經(jīng)過編碼器后再經(jīng)過一個解碼器,得到原始數(shù)據(jù)的重

自編碼,卷積


卷積自編碼器對輸入圖像進行卷積操作以獲得輸出的特征圖像輸出并得到隱逡逑藏層,這個過程被稱為卷積編碼;解碼器使用反卷積操作將隱藏層重建得到與輸逡逑入層相同維度的輸出層,稱為卷積解碼。圖2.]是卷積自編碼器的操作示意圖。逡逑卷積自編碼器中需要學習參數(shù)=邐其中6與丨r是編碼過程中的參數(shù),斤與逡逑HZ?是解碼過程中的參數(shù),具體實現(xiàn)中一般選擇關聯(lián)F與F邋=逡逑x邐y邋^邋x逡逑n'xHjD邐W2xH,xK邋JV^xH,邋xD逡逑圖2.1卷積自編碼器逡逑Fig邋2.1邋Convolution邋auto-encoder逡逑參照深度信念網(wǎng)絡的組成思想,將多個自編碼機仿照RBM通過堆疊的方式構(gòu)逡逑造起來的深度神經(jīng)網(wǎng)絡被稱為棧式自編碼機…(StackedAuto-encoder)。其訓練逡逑12逡逑
【學位授予單位】:中南林業(yè)科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:S794.4;TP391.41;TP183

【參考文獻】

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本文編號:2696715

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