基于改进DeepLabV3+的成熟期水稻生长密度检测研究

作者：朱路生; 徐敏雅^*; 王爱臣; 张东凤; 钱伟豪; 李川

来源：中国农机化学报, 2023, 44(12): 186-209.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2023.12.028

• 图像分割
• 水稻
• 密度检测
• DeepLabV3+

实时获取成熟期谷物生长密度有助于减少联合收割机喂入量检测过程中存在的滞后性。为高效、实时地获取谷物生长密度，提出基于改进DeepLabV3+语义分割模型的成熟期水稻生长密度实时检测方法。在DeepLabV3+编码器部分的卷积模块后和主干网络后加入Shuffle Attention模块以减少语义损失。通过改进DeepLabV3+对水稻图像进行语义分割并计算水稻像素在整张图片中的占比，并与实际测得的水稻生长密度进行拟合建立模型得到水稻生长密度检测模型。结果表明，单位面积下水稻像素比与水稻生长密度之间存在较强线性关系，决定系数R2为0.68,测试集的均方根误差RMSE为0.46 kg/m2,能实现田间水稻的密度检测。

• 单位
  江苏农林职业技术学院; 江苏大学