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J-GLOBAL ID：202202286842867085   整理番号：22A0992122

意味分割に基づく山地果茶園道路認識技術研究【JST・京大機械翻訳】

Semantic segmentation based road recognition technology of hilly fruit and tea garden

著者 (6件)： Wu Weibin (華南農業大学工程学院,广州 510642;南方農業机械与装備関鍵技術教育部重点研究室/国家柑橘産業体系机械化研究室/广東省山地果園机械創新工程技術研究中心,广州 510642) ,  Tang Ting (華南農業大学工程学院,广州 510642) ,  Liu Qiang (華南農業大学工程学院,广州 510642) ,  Zhao Xin (華南農業大学工程学院,广州 510642;南方農業机械与装備関鍵技術教育部重点研究室/国家柑橘産業体系机械化研究室/广東省山地果園机械創新工程技術研究中心,广州 510642) ,  Han Zhongyang (華南農業大学工程学院,广州 510642) ,  Li Jie (華南農業大学工程学院,广州 510642)
資料名： Huazhong Nongye Daxue Xuebao  (Huazhong Nongye Daxue Xuebao)
巻： 41  号： 1  ページ： 246-254  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2461A  ISSN： 1000-2421  CODEN： HNDXEK  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： 果、茶園の規模が絶えず拡大し、次第に知能農業機械化に発展する傾向及び常用道路の語義分割データセットが果、茶園の道路シーンを欠いているなどの問題に対して、語義分割技術を一部の果、茶園道路に応用し、果、茶園道路の画素レベル分割を実現した。道路、人と車を分類対象とし、果実、茶園道路シーンの画像データセット(6032枚の画像を含む)を構築し、データセットを9:1の割合でランダムに訓練集合(5429枚の画像)とテストセット(603枚の画像)に分けた。PSPNet(pyramidsceneparsingnetwork、ピラミッドシーン解析ネットワーク)の分割モデルを基に最適化を行い、MS-PSPNet語義分割モデルを構築した。訓練の結果,MS-PSPNetモデルのMIoU(meanintersectionoverunion,平均交差比)は83.41%,FPS(framespersecond,毎秒転送フレーム数)は22であった。31.MS-PSPNetモデルを果実、茶園の異なる道路条件と光強度下で現場試験に応用し、精度評価を行い、MS-PSP-Netモデル類別MPA(meanpixelaccuracy)を示した。画素精度が92%を超え,MIoUが非硬化道路条件の場合91%を超え,MS-PSPNetモデルが果実と茶園の道路識別において良好な有効性と適用性を有することを表明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ネットワーク ,  *道路 ,  適応性 ,  画素 ,  現場試験 ,  *山岳地 ,  *茶園 ,  有効性
準シソーラス用語： 光強度 ,  画像データ ,  語義 ,  精度評価 ,  農業機械化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 公園,造園,緑化  (RD04020Y) ,  土壌の肥沃性  (FB04060Y) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意味 ,  山地 ,  茶園 ,  道路 ,  研究