基于雙解碼機制的田間玉米冠層圖像分割及晝夜節(jié)律解析

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摘要：田間作物生長動態(tài)監(jiān)測一直是農業(yè)研究的重要方向之一，實時動態(tài)監(jiān)測能夠為指導農業(yè)生產提供數據支撐。但是傳統(tǒng)長勢監(jiān)測方法多用于白天而忽略了夜間作物的生長狀態(tài)，無法充分滿足對作物生長全過程實時準確的監(jiān)測需求。為了更精確地了解玉米作物的生長全過程，探究玉米作物的產量潛力，實現對田間玉米作物晝夜生長動態(tài)監(jiān)測，提出了一種適用于日間和夜間的田間作物圖像分割網絡（day-night crop segmentation network，DNCSN），該方法綜合利用遷移學習和雙解碼器注意力機制，實現了對晝夜時序圖像數據中玉米作物冠層的準確分割。（剩余7410字）