第50卷第2期2023年2月Vol.50,No.2Feb.2023湖南大学学报(自然科学版)JournalofHunanUniversity(NaturalSciences)基于改进MaskR-CNN的番茄茎秆分类方法项荣†,张茂琛(中国计量大学质量与安全工程学院,浙江杭州310018)摘要:为实现对与背景近色、不规则细长型目标——番茄茎秆的分类,提出了一种基于改进MaskR-CNN的番茄茎秆分类算法.采集日间和夜间番茄植株图像,使用labelme分别制作日间和夜间番茄茎秆分类数据集.结合迁移学习方法,使用两种数据集分别训练MaskR-CNN模型.对Mask分支进行了改进,在生成掩膜的同时生成其最小外接矩,并提出了用于评估掩膜边框精确率的评价指标Re及用于综合评估模型性能的像素级评价指标.试验结果显示:夜间及日间茎秆分类模型的像素F1值、像素全类平均正确率分别为48.82%、50.03%和57.76%、56.06%.Mask分支改进后掩膜边框精确率得到了显著提高,平均每幅图像检测耗时0.31s,满足实际应用对算法实时性的需求,可为植株修剪等工作的智能化提供方法支持.关键词:番茄植株;茎秆分类;MaskR-CNN;像素级评价指标中图分类号:TP391.41文献标志码:ATomatoStemClassificationMethodBasedonImprovedMaskR-CNNXIANGRong†,ZHANGMaochen(CollegeofQualityandSafetyEngineering,ChinaJiliangUniversity,Hangzhou310018,China)Abstract:Torealizethetomatostemclassificationofirregularthinandlongobjectswithasimilarcolortothebackground,analgorithmfortomatostemclassificationbasedonimprovedMaskR-CNNwasproposed.First,theimagesofdaytimeandnighttomatoplantswerecollected,andstemsintheimageswerelabeledusingtheLabelmetoproducedatasetsoftomatostemclassificationatdaytimeandnight,separately.Then,theMaskR-CNNmodelwastrainedseparatelyusingthetwodatasetswiththetransferlearningmethod.TheMaskbranchwasimprovedtogener⁃ateitsminimumexternalmomentwhentheMaskwasproduced,anevaluationindexRewasproposedtoevaluatetheaccuracyoftheMaskborder,andpixel-levelevaluationindexeswereproposedtocomprehensivelyevaluatetheper⁃formanceofthemodel.TestresultsshowthatthepixelF1scoreandpixelmeanaverageprecisionofthenightanddaystemclassificationmodelare48.82%,50.03%,and57.76%,56.06%,respectively.AftertheimprovementoftheMaskbranch,theaccuracyofthemaskborderis...