复杂环境下柿子和苹果绿色果实的优化SOLO分割算法

来源：农业工程学报杂志2021年第18期北京时间：

作者：贾伟宽,李倩雯,张中华,刘国良,侯素娟,JiZe,郑元杰,

摘要：为了实现果园复杂环境下柿子和苹果绿色果实的精准分割，该研究提出了一种基于SOLO的绿色果实优化分割算法。首先，利用分离注意力网络（ResNeSt）设计SOLO算法的主干网络，用于提取绿色果实特征；其次，为更好地应对绿色果实特征的多尺度问题，引入特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN），构造ResNeSt+FPN组合结构；最后，将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支，类别预测分支在预测语义类别的同时，掩码生成分支实现了对绿色果实的实例分割。试验结果表明，优化SOLO分割算法的平均召回率和精确率分别达到94.84%和96.16%，平均每张绿色果实图像在图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）上的分割时间为0.14 s。通过对比试验可知，优化SOLO分割算法的召回率分别比优化掩膜区域卷积神经网络算法（Optimized Mask Region Convolutional Neural Network，Optimized Mask R-CNN）、SOLO算法、掩膜区域卷积神经网络算法（Mask Region Convolutional Neural Network，Mask R-CNN）和全卷积实例感知语义分割算法（Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation，FCIS）提高了1.63、1.74、2.23和6.52个百分点，精确率分别提高了1.10、1.47、2.61和6.75个百分点，分割时间缩短了0.06、0.04、0.11和0.13 s。该研究算法可为其他果蔬的果实分割提供理论借鉴，扩展果园测产和机器采摘的应用范围。

关键词：图像分割, 图像处理, 算法, 特征金字塔网络, 绿色果实