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J-GLOBAL ID：201802241076348722   整理番号：18A0875007

全畳込みネットワークに基づく授乳母豚画像分割【JST・京大機械翻訳】

Lactating sow image segmentation based on fully convolutional networks

著者 (9件)： Yang Aqing (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省現代養猪数据化工程技術研究中心,广州 510642) ,  Xue Yueju (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省現代養猪数据化工程技術研究中心,广州 510642;广東省智慧果園科技創新中心,广州 510642;广東省農情信息監測工程技術研究中心,广州 510642) ,  Huang Huasheng (華南農業大学工程学院,广州,510642) ,  Huang Ning (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省智慧果園科技創新中心,广州 510642) ,  Tong Xinxin (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省現代養猪数据化工程技術研究中心,广州 510642) ,  Zhu Xunmu (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省現代養猪数据化工程技術研究中心,广州 510642) ,  Yang Xiaofan (華南農業大学電子工程学院,广州,510642) ,  Mao Liang (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省農情信息監測工程技術研究中心,广州 510642) ,  Zheng Chan (華南農業大学電子工程学院,广州 510642;广東省現代養猪数据化工程技術研究中心,广州 510642)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 23  ページ： 219-225  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 豚舎の場面において、照明の変化、母豚の体表色の不均一及び環境色の対比度が大きくない、母豚と子豚の癒着などは、いずれも目標の分割に大きな困難をもたらす。本論文では,全畳込みネットワーク(FCN,fullyconvolutionalnetworks)に基づく,哺乳母豚の画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。VGG16を基礎ネットワークとして、融合深層抽象特徴と浅層細節特徴を用いて、融合の特徴図を8倍の跳躍式構造にサンプリングし、異なる日齢の子豚の3811匹の子豚を分割し、その平均の平均精度は99.28%で、平均区域の一致度は95.16%に達し、平均の区域の一致度は95.16%に達し、平均速度が0.22s/幅に達した。深さコンボリューションネットワークのSDS(simultaneousdetectionandsegmentation)及び従来のグラフ理論に基づく画像分割、レベル集合に基づく画像分割方法と比べ、比較実験を行った。分割法の平均領域重複度はそれぞれ3種類の方法より9.99、31.96と26.44ポイント高く、良好な汎化性とロバスト性があり、豚舎シーン下の授乳母豚の正確、快速分割を実現し、豚の画像分割に技術参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *ネットワーク ,  豚舎 ,  *畳込み ,  分割法 ,  多重度 ,  *哺乳 ,  比較試験 ,  跳躍現象 ,  グラフ理論 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： レベルセット法 ,  子豚 ,  *画像セグメンテーション ,  *母豚 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image segmentation ,  algorithms ,  experiments ,  fully convolutional networks ,  lactating sow

分類 (1件)： 豚  (FD02040U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  授乳 ,  母豚 ,  画像分割