CN110942454A - 一种农业图像语义分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及农业图像识别和人工智能技术领域，提供了一种农业图像语义分割方法，通过对原始农业图像进行大图片切割；利用图片旋转、平移变换等数据增强方法对图像进行数据增强；采用加入注意力机制的u‑net神经网络模型对处理后的图片进行训练得到模型；利用模型进行预测，对农作物进行分割。本发明解决了传统以人工方式解译遥感影像目标信息的方法难以适应现代设施农业地物信息获取的技术问题；本发明方法新颖合理，识别效果好，可以广泛应用在农作物语义分割领域，为农作物图像分割提供了强大的理论和技术支持，具有广阔的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及农业图像识别和人工智能技术领域，特别涉及一种农业图像语义分割方法。
背景技术
传统野外作业方式获取农业信息耗时且要有大量的人力物力投入，目前主流的方式是人工智能图像处理，有涉及覆盖范围广、信息获取周期短、成本低廉等优势，通过遥感技术快速获取农作物图像数据，再将数据传回并处理识别。而图像技术的快速发展使得实际应用过程中地物识别对实时性、准确性的要求变得越来越高，主要以人工方式解译遥感影像目标信息的方法难以适应现代设施农业地物信息获取更为高效准确的需求。
随着无人机技术在农业种植领域的应用，可以利用无人机拍摄大量的农作物影像。但往往数据拍摄的时间段农作物都尚未成熟，所以特征不够明显，给分割带来了较大的困难。
现实迫切需要能帮助实现作物的精准识别和精准产能预测的新技术。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供了一种农业图像语义分割方法，用深度学习神经网络技术构建农作物识别模型，开展农作物的智能语义分割，提高农作物的识别精度，以进一步实现作物的精准识别和精准产能预测。
本发明采用如下技术方案：
一种农业图像语义分割方法，包括：
S1、将原始农业图像进行切割；
S2、将切割后的图像进行数据增强；
S3、构建基于注意力机制的农作物识别模型u-net网络；
S4、将经切割和数据增强后的图片放入所述u-net网络中进行训练，得到训练后模型；
S5、通过训练后的模型进行预测。
进一步的，步骤S1中，原始农业图像进行切割的方式为滑动窗口切割，被切割的图像区域包含在相邻图像当中，以保证原始图像中信息不丢失；切割过程中，将原始图像转换为RGB形式的图片，将标签图转换为灰度图‘L’形式的图片。
进一步的，切割后的图片为分辨率512x512的图片。
进一步的，为增大数据量并获得不同尺度的图片，再次将原始农业图像通过滑动窗口的方式，切割成分辨率为800x800、1024x1024的图片，并把这些图片尺寸都缩小成分辨率为512x512的图片。
进一步的，步骤S2中所述的数据增强，对切割后图片和标签图分别进行旋转90度、180度，270度的变换、水平翻转和垂直翻转的操作，以增加图片的数量，扩充数据集；然后进行γ变换，以改善图像的视觉效果，将图像中一些不清楚的地方变得更加清晰。
进一步的，步骤S3中，所述基于注意力机制的农作物识别u-net网络模型由编码器、中间层aspp(空洞空间金字塔池化)模块和解码器构成；
编码器用于对图像进行特征提取，所述编码器包括卷积层、激活层和池化层；图片经所述卷积层的卷积后产生特征图，所述特征图在所述激活层中利用激活函数产生非线性变换，所述池化层用于扩大感受野、缩减特征图尺寸并减少计算量；
所述编码器后接aspp(空洞空间金字塔池化)模块，所述aspp模块将不同扩张率的特征图结合在一起；
解码器将所述aspp模块得到的特征图进行反卷积，将通道数减为原来的一半，与编码器中对应的相同尺寸大小的特征图进行拼接，然后进行卷积操作(例如：进行两次3*3的卷积操作)，卷积操作后通过relu函数进行激活，之后加入dropout层防止过拟合。
进一步的，所述编码器采用se-resnet网络结构，分为两块，res模块和se模块。将res模块和se模块结合在一起，优选的结合过程如图3所示：
res模块由1x1卷积、relu激活；3x3卷积、relu激活；1x1卷积构成。
se模块由全局池化层，全连接层、relu激活，全连接层和sigmoid激活函数构成。
输入特征图首先经过res模块，再经过se模块得到通道权重，之后把res模块的输出和这个权重相乘，再与整个模块的输入相加，得到整个模块的输出。
进一步的，步骤S4中，将经步骤S1、S2处理之后得到的图片划分为训练集和验证集，送到步骤S3中得到的u-net网络中进行训练；优化器选用Lookahead优化器，Lookahead算法能够提升学习稳定性，不仅降低了调参需要的时间，同时还能提升收敛速度与效果。
进一步的，将测试集的图片送入训练好的卷积神经网络进行测试。
进一步的，所述方法应用于薏仁米、玉米和烤烟的识别。
本发明的有益效果为：用深度学习神经网络技术构建农作物识别模型，开展农作物的智能语义分割，大幅提高农作物的识别精度；降低对人工实地勘察的依赖；本发明方法新颖合理，识别效果好，可以广泛应用在农作物语义分割领域，为农作物图像分割提供了强大的理论和技术支持，具有广阔的应用前景。
附图说明
图1所示本发明实施例一种农业图像语义分割方法的流程示意图。
图2所示为本发明实施例中50％图片切割示意图。
图3所示为实施例中seres-block模块结构示意图。
图4所示为实施例中基于注意力的农作物识别模型u-net网络模型示意图。
具体实施方式
下文将结合具体附图详细描述本发明具体实施例。应当注意的是，下述实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的，它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。在下述实施例的附图中，各附图所出现的相同标号代表相同的特征或者部件，可应用于不同实施例中。
如图1所示，本发明实施例一种农业图像语义分割方法，包括：
S1、将原始农业图像进行切割；
S2、将切割后的图像进行数据增强；
S3、构建基于注意力机制的农作物识别模型u-net网络；
S4、将经切割和数据增强后的图片放入所述u-net网络中进行训练，得到训练后模型；
S5、通过训练后的模型进行预测。
不失一般性，在下述实施例中，针对具体农作物烤烟、玉米、薏仁米进行识别，数据来源是无人机拍摄的某区域的农作物影像，格式是RGBA四通道图像，分辨率为30000x30000。由于数据拍摄的时间段农作物都尚未成熟，所以特征不够明显，给分割带来了较大的困难。利用本发明方法区分其中的三种农作物的具体实施步骤如下：
S1、切割：将两张分辨率为30000x30000的图片数据分割成分辨率为512x512的图片，切割的方式是滑动窗口切割，步长是256，即图片大小的一半，重叠区域为50％(如图2所示)，这样被切割的图像区域会包含在相邻的图像当中，以保证图片中信息不丢失。在切割的过程中，将原图转换为RGB形式的图片，将标签图转换为灰度图‘L’形式的图片。为了使数据量增大，本发明实施例又加入了不同尺度的图像，将原图通过滑动窗口的方式，切割成800x800、1024x1024的图片，并缩小为分辨率为512x512的图片，加入到训练数据，将训练数据扩充了一倍。这样做有两个原因：首先无人机不会一直保持同一个高度，拍摄的数据存在多个尺度的情况；其次数据标注不精细，舍弃部分图像细节，可以获取更高质量的数据。
S2、数据增强：对切割后的图片和标签图分别进行旋转90度、180度，270度的变换和水平翻转和垂直翻转的操作，以增加图片的数量，扩充数据集；然后进行γ变换，以改善图像的视觉效果，将图像中一些不清楚的地方(例如：拍摄的遥感图像对于有些庄稼幼苗尚未成熟，特征不够明显)变得更加清晰。
S3、构建基于注意力机制的u-net网络模型结构，以U-net为基础重新设计了一种加入注意力的U型结构的编码解码网络(如图4所示)。基于注意力机制的农作物识别u-net网络模型由编码器、中间层aspp(空洞空间金字塔池化)模块和解码器构成；编码器用于对图像进行特征提取，所述编码器包括卷积层、激活层和池化层；图片经所述卷积层的卷积后产生特征图，所述特征图在所述激活层中利用激活函数产生非线性变换，所述池化层用于扩大感受野、缩减特征图尺寸并减少计算量。所述编码器后接aspp模块，使用扩张卷积可以在不减小特征图分辨率的情况下增大感受野，所述aspp模块将不同扩张率的特征图结合在一起，利用了图片的多尺度信息。解码器将所述aspp模块得到的特征图进行反卷积，将通道数减为原来的一半，与编码器中对应的相同尺寸大小的特征图进行拼接，然后进行两次3*3的卷积操作，卷积操作后通过relu函数进行激活，之后加入dropout层防止过拟合。
输入图片首先要经过编码器得到中间层的输入。
在本实施例中，编码器由一次卷积和一系列的seres-block模块组成。首先经过一次步长为2的7x7卷积和池化操作，获得的特征图分辨率为输入图片的四分之一，然后依次经过3个seres-block操作和一次池化操作、4个seres-block操作和一次池化操作、6个seres-block操作和一次池化操作，分别得到八分之一、十六分一，三十二分之一输入图片大小的特征图，再经过中间层的aspp模块，得到解码器的输入特征图。
解码器由四次上采样、拼接和卷积组成，每次进行上采样后，将编码器中对应分辨率的特征图进行拼接，再经过2次3x3卷积，得到输出特征图。在经过4次采样、拼接和卷积之后，再使用一个1x1卷积和softmax激活函数得到最终的结果。
S4、将经过步骤S1和步骤S2处理之后得到的图片划分为训练集和验证集，送到步骤S3构建好的网络中进行训练，所选的优化器为Lookahead优化器，此优化器的原理不同于已有的方法，它迭代的更新两组权重。直观来说，Lookahead算法通过提前观察另一个优化器生成的fast weights序列，来选择搜索方向，Lookahead算法能够提升学习稳定性，不仅降低了调参需要的时间，同时还能提升收敛速度与效果。
S5、将测试集的图片送入训练好的神经网络进行测试。
需要说明的是，本发明不仅仅适用于烤烟、玉米、薏仁米的识别，可应用于大部分农作物的识别，本发明方法中对原始农业图像的尺寸也没有限制要求，可以通过切割把大尺寸图像分割为小尺寸图像。上述实施例仅用于说明。
本发明实施例融入注意力机制(se-resnet网络)进行训练可以增强目标特征(即薏仁米、玉米和烤烟三大特征)并抑制背景特征，提高分割精度。
本发明通过对大图片切割，利用图片旋转、平移变换等数据增强方法，采用加入注意力机制的u-net神经网络模型进行训练和预测，对农作物进行了分割,可以广泛应用在农作物语义分割领域，为农作物图像分割提供了强大的理论和技术支持。
本文虽然已经给出了本发明的几个实施例，但是本领域的技术人员应当理解，在不脱离本发明精神的情况下，可以对本文的实施例进行改变。上述实施例只是示例性的，不应以本文的实施例作为本发明权利范围的限定。
Claims (10)
1.一种农业图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、将原始农业图像进行切割；
S2、将切割后的图像进行数据增强；
S3、构建基于注意力机制的农作物识别模型u-net网络；
S4、将经切割和数据增强后的图片放入所述u-net网络中进行训练，得到训练后模型；
S5、通过训练后的模型进行预测。
2.如权利要求1所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，步骤S1中，原始农业图像进行切割的方式为滑动窗口切割，被切割的图像区域包含在相邻图像当中，以保证原始图像中信息不丢失；切割过程中，将原始图像转换为RGB形式的图片，将标签图转换为灰度图‘L’形式的图片。
3.如权利要求2所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，切割后的图片为分辨率512x512的图片。
4.如权利要求3所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，为增大数据量并获得不同尺度的图片，再次将原始农业图像通过滑动窗口的方式，切割成分辨率为800x800、1024x1024的图片，并把这些图片尺寸都缩小成分辨率为512x512的图片。
5.如权利要求1所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，步骤S2中所述的数据增强，对切割后图片和标签图分别进行旋转90度、180度，270度的变换、水平翻转和垂直翻转的操作，以增加图片的数量，扩充数据集；然后进行γ变换，以改善图像的视觉效果。
6.如权利要求1所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，步骤S3中，所述基于注意力机制的农作物识别u-net网络模型由编码器、中间层aspp模块和解码器构成；
所述编码器用于对图像进行特征提取，所述编码器包括卷积层、激活层和池化层；图片经所述卷积层的卷积后产生特征图，所述特征图在所述激活层中利用激活函数产生非线性变换，所述池化层用于扩大感受野、缩减特征图尺寸并减少计算量；
所述编码器后接aspp模块，所述aspp模块将不同扩张率的特征图结合在一起；
所述解码器将所述aspp模块得到的特征图进行反卷积，将通道数减为原来的一半，与编码器中对应的相同尺寸大小的特征图进行拼接，然后进行卷积操作，卷积操作后通过relu函数进行激活，之后加入dropout层防止过拟合。
7.如权利要求6所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，所述编码器采用se-resnet网络结构，所述se-resnet网络结构分为res模块和se模块，将res模块和se模块结合在一起。
8.如权利要求1所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，步骤S4中，将经步骤S1、S2处理之后得到的图片划分为训练集和验证集，送到步骤S3中得到的u-net网络中进行训练；优化器选用Lookahead优化器，Lookahead算法能够提升学习稳定性，不仅降低了调参需要的时间，同时还能提升收敛速度与效果。
9.如权利要求8所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，将测试集的图片送入训练好的卷积神经网络进行测试。
10.如权利要求1-9任一项所述的农业图像语义分割方法，其特征在于，所述方法应用于薏仁米、玉米和烤烟的识别。
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