基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

张俊鹏; 刘辉; 李清荣

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基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

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工业生产中常根据林格曼烟气黑度判断工业烟尘的污染等级,一种有效的方式是应用计算机视觉系统对工业烟尘进行监测,其中对烟尘目标进行准确分割是该系统的关键技术.因为工业烟尘具有形状不固定、和云相似度高等特点,现有算法在复杂场景下对烟尘进行分割时容易受到干扰,分割准确度有待提高.针对这一问题,提出一种基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割方法,在全卷积网络对图像空间特征提取的基础上,使用长短时记忆网络提取图像序列的时间信息,通过烟尘的动态特征对运动的烟尘和背景进行区分,增强复杂场景下的抗干扰能力.实验表明,本文模型相比于全卷积网络,在复杂场景下的抗干扰能力有显著提升,能够有效克服来自云的干扰,对全卷积网络分割结果中易出现干扰点的问题也有改善,IoU指标最高有8.04％的提升.

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来源
《计算机工程与科学》 |2021年第5期|907-916|共10页
作者
张俊鹏; 刘辉; 李清荣;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
工业烟尘检测; 图像分割; 全卷积网络; 长短时记忆网络;

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