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论文研究-基于Faster R-CNN的榆紫叶甲虫识别方法研究.pdf 评分

针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,用新的聚类中心点代替标准Faster R-CNN网络中生成初始候选框的长宽比值;对生成初始候选框的尺寸加以改进;将训练数据送入改进后的Faster R-CNN网络进行训练。实验结果表明,在识别具有特定长宽比例的目标时,加入聚类策略的Faster R-CNN网络较标准Faster R-CNN网络有较强的鲁棒性,有效克服了叶片豁口或孔洞造成的冗余现象、榆
董本志,等:基于 的榆紫叶甲虫识别方法研究 特征点数 特 往点数个 分类层位置回归层]种比例种尺与种比例种尺寸) 特征矩阵」 加入聚类 策略,重新 替换为 作用到计确定初始 候选柜的 比例和尺 滑动窗口 特征图 特征图 特征图 训练 特征图 数据 特征图 卷积(0 图改进的 网络示意图 车、马等目标类别的尺寸来说占据整张图像比例很小,硬件环境是内存, 属于小目标。而这种尺寸对于榆紫叶甲虫来说冗 ,主频 的计算机。 余过大,导致位置精修时的初始候选框边框平移量过 实验数据 大,容易造成框定不准。因此,本文舍弃这种尺寸的候 实验数据采集地点为东北林业大学帽儿山实验林 选框,以提高檢测的准确率 场,以其年生的大叶榆、大果榆、裂叶榆、春榆等 改进的 网络示意图如图所示。 榆树上榆紫叶屮虫为研究对象。拍摄到张像素大 改进主要涉及到初始候选框生成文件 小为 的图片数据。对数据集进行筛选以避 和候选框层文件 。首先,在笕错误、重复和模糊的图像并人工标注,同时按照 文件中的类 的比例随机抽取训练数据集、验证数据集、测试数据集。 )里根据公式()()定义一个用来对训练数据集 实验结果及分析 标签长宽比值进行聚类的函数 返回值为k根据本文样本数据集得出聚类中心数km=3,中 和{A1,A2,…,AA}。然后,将两个返回值传给 心点分别为A1=0.64、A2=099、A2=1.27。用三个 文件中的 函数,用{A1,A2,…,新的生成初始候选框的长宽比值代替标准网络的生 Aa}代替标准网络中候选框生成比例、、。其中成初始候选框的长宽比值、、,网络改进前后的 函数根据传入的参数生成生成 初始候选框生成的尺寸和比例框图如图所示。其中, 特征图上的特征点数xk∞个初始候选框。在对网络图()为按照标准初始候选框生成比例和尺寸规则生 进行训练前,先对训练样本矩形标签的长宽比值进行聚成的候选框情况,图()为加入聚类策略和调整了初始 类,并对生成初始侯选框的面积加以调整。这样在 候选框的尺寸的网络的生成候选框情况。两图均为以 网络后面的全连接层部分,在分类层得分大于O点为中心生成的候选框,图()中的三个蓝色框为最 的初始侯选框会进入后面的位置同归层进行候选框大尺寸的三种比例候选框,三个红色框为中间尺寸的三 的四个边框的精修。由于改进后的 网络种比例候选框,三个黄色框为最小尺寸的三种比例的 模型生成的初始候选框更加符合榆紫叶叩虫本身的形候选框。 态学特征,所以初始候选框四周冗余较标准网络生成的 初始候选框少。对初始侯选框四边框精修时,四个边框 从初始位置平移到标准位置时的平移量较少,使得复杂 背景对框定的下扰较少,从而能够更加准确地判定出边 框精修的终止位置,达到更为准确的对凵标榆紫叶叩虫 进行框定的目的。 )标准尺寸的初始候选框()加入聚类策略的初始候选框 图网络改进前后的初始候选框生成比例和尺寸框图 实验 从图中可以看出,蓝色候选框尺寸对于榆紫叶甲 实验环境 虫来说冗余过大,在后面全连接层精修回归过程中易受 本文实验钦件平台采用 复杂背景中诸多特征的干扰,造成误圈。红色框和黄色 系统、 框的长宽比例不符合榆紫叶甲虫本身的长宽比形态 计算机工程与应用 特征,在边框精修时四个边框平移的位移过大,易受复象。而改进后的网络模型,减少了叶片豁凵对榆紫叶甲 杂背景的『扰。在某一局部区域计算的损失小于规定虫框定结果的影响,框定范围比较准确,如图()() 國值时就会停止回归,造成边框平移中断或者平移过所示实验结果证明经过对生成初始候选框络的改 大,出现框定过大或者过小的情况。图()中去掉了蓝进、在框定有叶片豁口千扰的榆紫叶甲虫图片时,取得 色尺寸的种比例的候选框同时,针对红色框和黄色了优于标准候选框的效果 框的情况,在相同尺寸下利用聚类生成新的初始候选框 相邻榆紫叶甲虫框定结果对比,如图所示。其 的长宽比,使其更加符合榆紫叶屮虫本身的生物学特中,图()()为标准网络的检测效果图,图() 性。在后面的回归过程受复杂的背景影响较小可排除()为改进候选框生成网络的输出结果图。图()与 大部分复杂背景干扰圈定更为准确 ()、()与)(可与()、()与()、()与()分别为同 榆紫叶甲虫和叶片豁口或孔洞相邻时,标准网络模张图像的两个模型的输出结果。 型与加入聚类策略和调整了生成候选框尺寸 从图中可以看出,图()将两只榆紫叶甲虫框定 树终输出结果对比图如图所示。其中,图(到起图()中将一只榆紫叶甲虫包含于另一只的 ()为标准网络的检测效果图,图()()为改进后的范围内;图()中两只榆紫叶甲虫范围均未框定完全; 网络输出结果图。图()与()、()与(9与()、图()中框定的榆紫叶甲虫范围冗余过大;图()中 ()与()、()与()分别为同一张图像的两个模型的输的两只榆紫叶甲虫范围均未圈定完全。这是由于两只 出结果。图中黄色圆圈部分为和榆紫叶甲虫相邻的叶榆紫叶甲虫特征相似且位置相临,相似的特征对框定结 片豁口或孔洞。 果造成干扰,而改进候选框生成网络模型有效的解决了 从图()()可以看出,由于榆紫叶甲虫的形状、标准网络模型出现的问题,如图()()。山此可见 颜色等特征与叶片豁口相似,会岀现框定榆紫叶甲虫范在两只榆紫叶甲虫相邻的情况中,改进后的网络比标准 围时将临近的叶片豁口也框定进去,造成框定范围冗余网络框定效果更好。 的现象。并且由于榆紫叶甲虫的甲壳反光,标准模型会 由于榆树花甲虫和盾瘤胸叶屮虫也是榆树常见害 将一部分榆紫叶卬虫识别为背景,出现框定不全的现虫之∵,且和榆紫叶甲虫形态类似,在采集图像时很容 ()样例 ()样例 ()样例 ()样例 ()样例 ()对比样例 ()对比样例 ()对比样例 )对比样例 ()对比样例 图榆紫叶甲虫和叶片豁口或孔洞相邻时网络模型改进前后输出效果对比图 ()样例 ()样例 ()样例 ()样例 ()样例 )对比样例 ()对比样例()对比样例()对比样例 ()对比样例 图相邻榆紫叶甲虫框定结果对比图 董本志,等:基于 的榆紫叶甲虫识别方法研究 1 )样例 ()样例25 样例 ()样例 样例 ()对比样例 )对比样例 ()对比样例 )对比样例 ()对比样例 图候选框生成网络改进前后的榆紫叶甲虫和与其特征相似的昆虫识别效果对比 易采集到这两种虫,造成错误框定,如图所示其中 图 )为标准网络的检测效果图,图()()为改 进候选框生成树络输出结果图。图()与()、()与 ()、()与()、()与()(与()分别为同一张图像的 两个模型的输出结果,图6)与()、()与()、()与 ()为盾瘤胸叶叩,图()与()、()与()为榆树花甲 原始生成侯选框比例 虫。由实验结果可以看出,标准树终模型存在误将与榆 改进侯选框生成网络 的模型 紫叶甲虫形态相似的昆虫框定出来的现象,而改进候选 框生成网络后的模型不会输出这样的结果图,只将愉紫 叶叩虫框定出来,其余种类的昆虫将不会框定出来。 图改进候选框生成网络模型和标准 分类实骑中,对于结果的处理,一般仅用一种指标 网络模型的曲线 很难得到对算法的正确评估的。所以,一般用精准率 从图屮可以看出,改进后的网络框架测试结果的 ),召回率( 来共同对算法进行评AP曲线与横纵坐标轴的面积大于标准框架输出的测 估。衡量的最终指标是识别的平均精度值。一般将试结果与坐标轴的面积,即改进后的网络框架的输出平 以召回率和准确率为横纵轴的曲线与两坐标轴围成均精度高于标准网络框架。同时通过图图实验输 的面积作为衡量指标。 出效果对比图可以看出,改进后的模型输出的以别效果 准确率的计算公式如下: 图圈定的目标范围更加精准,且不会出现误识别其他种 P=TP/TP+FP) ()类昆虫的情况,识别精度从提升至 召回率的计算公式如下 R=TP/(TP FN) () 结束语 TP( )是模型预测为正样本实际为正样本 本文提出了一种基于聚类算法的自适应 的特征数量,FP( )是模型预测为正样本 网络模型用以榆紫叶甲虫的识别:通过利用 但实际是负样本的特征数量。TN( )是 算法结合指标对训练数据的矩形标签的 模型预测为负样本实际也为负样本的特征数量,FN长霓比值进行聚类,利川聚类中心点代替标准网终中生 是模型预测为负样本但实际为正样本成初始候选框的长笕比例,使生成的初始候选框更加符 的特征数。其中,准确率P指检索岀的榆紫叶甲虫数合榆紫叶甲虫长宽比形态学特征,减少边框精修时的平 量与此次检索得到的检测框的数量的比值,衡量的是查移量,提高了识别精度。实验结果表明,本文提出的基 准率。召回率R指检索出的榆紫叶甲虫数量与数据集丁 的 算法有效解决了传统识别 中所有榆紫叶屮的数量的比值,衡量的是查全率。因为算法中特征提取模板的局限性,并针对初始候选框不贴 准确率和召回率不可兼得,本文选择AP作为衡量实验合待识別目标造成的误差加以改进,提高了识別准确 效果好坏的指标。将曲线与横纵坐标围成的面积作为率。改进后的网终在框定单只榆紫叶甲虫、榆紫叶甲虫 AP的值。 与叶片豁口或孔洞相邻、榆紫叶甲虫相邻时和其他与榆 改进前后模型的 )曲线如图紫叶甲特征类似种类的昆虫的框定效果均优于标准网 所示。 (卜转第页)

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