基于RT-BiSeNet的苹果叶片病害实时分割与分级算法OA北大核心
Apple leaf disease real-time segmentation and grading algorithm based on RT-BiSeNet
苹果叶片病害的及时分割与准确分级对于提高苹果产量和质量至关重要.然而,在复杂的环境下,图像容易受到相似颜色背景和不同光照等因素的影响,给叶片和病斑的准确分割带来挑战,进而影响病害分级的准确性.针对此问题,文中提出一种实时语义分割算法RT-BiSeNet,用于苹果叶片病害的分割和分级.首先,分别对BiSeNet的上下文路径和空间路径进行重构,在保证实时分割速度的同时提高分割精度;其次,在解码器中融合浅层的特征映射,提高了叶片边缘和小病斑的分割效果.…查看全部>>
Timely segmentation and accurate grading of apple leaf diseases are crucial for improving apple yield and quality.However,in complex environments,images are often affected by factors such as backgrounds with similar colors and varying lighting conditions,which poses significant challenges to the accurate segmentation of leaves and disease spots.These challenges subsequently impact the precision of disease grading.In view of this,a real-time semantic segmenta…查看全部>>
黄样;陈继清;黄力湘;佘锴蓉;郝科崴
广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007||广西制造系统与先进制造技术重点实验室,广西 南宁 530007广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007广西大学 机械工程学院,广西 南宁 530007
电子信息工程
苹果叶片深度学习语义分割BiSeNet复杂环境病害分级实时分割
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《现代电子技术》 2025 (7)
35-42,8
国家自然科学基金项目(62163005)广西自然科学基金项目(2022GXNSFAA035633)
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