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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机多光谱图像的小麦黄矮病多尺度检测方法，包括：构建完备的小麦黄矮图像组成的待检测数据集；其中，所述小麦黄矮图像是利用光谱无人机对复杂背景下不同小麦品种进行成像得到的多光谱图像；基于双分支尺度编码器和轻量级解码器构建双分支多尺度模型；其中，所述双分支尺度编码器包括Transformer分支、CNN分支和特征融合模块，用于生成多尺度特征映射；所述轻量级解码器包括优化的特征金字塔网络和多层感知器，用于产生分割掩码；通过已训练的所述双分支多尺度模型检测所述待检测数据集中的小麦黄矮病变区域。从而实现了小麦黄矮的准确分割，为未来精准农业作物病害监测与管理提供了实质性的技术支持。
主权项：1.一种基于无人机多光谱图像的小麦黄矮病多尺度检测方法，其特征在于，所述方法包括：构建完备的小麦黄矮图像组成的待检测数据集；其中，所述小麦黄矮图像是利用光谱无人机对复杂背景下不同小麦品种进行成像得到的多光谱图像；基于双分支尺度编码器和轻量级解码器构建双分支多尺度模型；其中，所述双分支尺度编码器包括Transformer分支、CNN分支和特征融合模块，用于生成多尺度特征映射；所述轻量级解码器包括优化的特征金字塔网络和多层感知机，用于产生分割掩码；通过已训练的所述双分支多尺度模型检测所述待检测数据集中的小麦黄矮病变区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 一种基于无人机多光谱图像的小麦黄矮病多尺度检测方法
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