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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明公开了一种无人机影像中玉米苗期田间杂草检测方法，包括以下步骤：步骤一、生成植被‑土壤二值图；步骤二、对田间玉米植株进行位置识别：基于改进的YOLOv5n模型实现玉米植株的位置识别；步骤三、制作杂草地图：耦合玉米植株的位置信息以及从植被‑土壤二值图中得到的植被信息做异或运算，完成杂草地图的制作。本发明一方面采用逆向思维策略，将杂草识别问题转化为玉米和植被识别问题，通过从植被中去除玉米植株来实现杂草的监测，另一方面，采用注意力机制和激活函数来对YOLOv5s模型进行改建，提高了原有YOLOv5s模型在玉米植株检测中的精度。
主权项：1.一种无人机影像中玉米苗期田间杂草检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、生成植被-土壤二值图；步骤二、对田间玉米植株进行位置识别：基于改进的YOLOv5n模型实现玉米植株的位置识别；步骤三、制作杂草地图：耦合玉米植株的位置信息以及从植被-土壤二值图中得到的植被信息做异或运算，完成杂草地图的制作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种无人机影像中玉米苗期田间杂草检测方法
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