改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测

刘媛媛; 周小康; 王跃勇; 于海业; 庚晨; 何铭

doi:10.37188/OPE.20223009.1101

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改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测

信息科学 | 更新时间：2022-05-26

- 改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测
- Straw coverage detection of conservation tillage farmland based on improved U-Net model
- 光学精密工程 2022年30卷第9期页码：1101-1112
- 作者机构：
  
  1.吉林农业大学信息技术学院，吉林长春 130118
  2.吉林农业大学工程技术学院，吉林长春 130118
  3.吉林大学工程仿生教育部重点实验室，吉林长春 130025
- 作者简介：
  
  [ "刘媛媛（1980-），女，吉林长春人，博士，讲师，硕士生导师，美国俄克拉荷马州立大学访问学者，主要从事农业信息化图像和视频信号处理方面的研究。Email：liuyuanyuan1980@126.com" ]
  [ "王跃勇（1979-），男，吉林长春人，博士，副教授，硕士生导师，德国德累斯顿工业大学访问学者，主要从事智能系统、生物环境与能源工程的研究。Email：yueyong10@ mails.jlau.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(42001256);吉林省科技厅重点科技项目资助(20180201014NY);吉林省发改委创新资金项目资助(2019C054);吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20220339KJ)
- DOI：10.37188/OPE.20223009.1101
  中图分类号： S24;TP751
- 收稿日期：2021-11-24，
  
  修回日期：2021-12-14，
  
  纸质出版日期：2022-05-10
- 稿件说明：
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刘媛媛,周小康,王跃勇等.改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测[J].光学精密工程,2022,30(09):1101-1112.

LIU Yuanyuan,ZHOU Xiaokang,WANG Yueyong,et al.Straw coverage detection of conservation tillage farmland based on improved U-Net model[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(09):1101-1112.
刘媛媛,周小康,王跃勇等.改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测[J].光学精密工程,2022,30(09):1101-1112. DOI： 10.37188/OPE.20223009.1101.

LIU Yuanyuan,ZHOU Xiaokang,WANG Yueyong,et al.Straw coverage detection of conservation tillage farmland based on improved U-Net model[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(09):1101-1112. DOI： 10.37188/OPE.20223009.1101.

摘要

为了适应保护性耕作秸秆还田监测的技术需求，提出了一种改进的U-Net语义分割算法对秸秆覆盖率进行检测。首先，提出一种新的卷积模块代替原始U-Net框架中的卷积模块；其次，改进Inception结构，引入条纹池化和高效空间金字塔空洞卷积模块，形成新的Gception结构；最后，在模块中引入注意力机制。利用无人机采集田间地表图像，将改进的U-Net模型应用于自标注田间秸秆图像分割，与U-Net，PSP-Net，Link-Net，Res-Net，DSRA-Unet和DE-GWO算法进行对比实验，得到的平均交并比为80.05%，平均像素精确度为91.20%，覆盖率平均误差为0.80%。实验结果表明，改进U-Net模型的分割结果优于对比算法，能够保证特征提取的有效性和全局特征的完备性，有效剔除树影以及田内其他干扰因素。该模型适用于含有农机和树影等干扰的田间复杂场景，在大尺度图像中亦可获得较好的分割效果，可为大面积秸秆覆盖率检测提供技术支持。

Abstract

To meet the technical requirements of straw return monitoring in conservation tillage， an improved U-Net semantic segmentation algorithm was proposed to detect straw coverage rate. First， a novel convolution module was developed to replace the convolution module in the original U-Net framework； Second， the inception structure was improved， and stripe pooling and efficient spatial pyramid hollow convolution modules were introduced for the design of a new Gception structure. Finally， an attention mechanism was introduced into this module. The effectiveness and progressiveness of the optimized U-Net model were evaluated on farmland surface images collected by a drone， and comparative experiments were conducted with the U-Net， PSP-Net， Link-Net， Res-Net， DSRA-Unet， and DE-GWO algorithms， obtaining mean intersection over union of 80.05%， an average pixel accuracy of 91.20%， and an average coverage error of 0.80%. The experimental results demonstrate that the segmentation capability of the improved U-Net model was superior to those of the other algorithms， indicating the effectiveness of feature extraction and the integrity of global features， by effectively eliminating tree shadows and other interference factors over the farmland. These results prove that the proposed model achieves better segmentation not only in complex farmland scenes with agricultural machinery and tree shadow interference but also in large-scale images. Moreover， the model provides efficient algorithms for large-area straw coverage detection and other related image detection methods.

关键词

Keywords

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