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一种基于显著性目标检测的复杂背景下棉花病害识别方法 

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申请/专利权人:湖南大学

摘要:本发明公开了一种基于显著性目标检测的复杂背景下棉花病害识别方法,先搭建棉花病害识别模型,获取棉花病害数据集,输入至特征编码模块中,提取棉花图像的语义特征和带有背景噪声的病害特征,语义特征输入至掩码解码模块得到突出前景的掩码;将掩码输入至特征变换模块,得到变换的掩码特征;将带有背景噪声的病害特征和变换的掩码特征输入识别解码模块,整合掩码特征中的前景信息和提取的病害特征进行虫害检测,得到识别结果;根据识别结果和预设的损失函数、指数移动平均方法对棉花病害识别模型的参数进行更新;获取实时棉花病害图片,输入至更新后的棉花识别模型,得到棉花病害识别结果。提高模型鲁棒性以及复杂环境下棉花病害识别准确率。

主权项:1.一种基于显著性目标检测的复杂背景下棉花病害识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S100:搭建棉花病害识别模型,包括特征编码模块、掩码解码模块、特征变换模块和识别解码模块;S200:获取棉花病害数据集,输入至特征编码模块中,提取棉花图像的语义特征和带有背景噪声的病害特征;S300:将棉花图像的语义特征输入至掩码解码模块,掩码解码模块通过跳跃连接特征编码模块,通过逐步上采样解码过程得到突出前景的掩码;S400:将掩码输入至特征变换模块,得到变换的掩码特征;S500:将带有背景噪声的棉花病害特征和变换的掩码特征输入识别解码模块,识别解码模块整合掩码特征中的前景信息和提取的带有背景噪声的棉花病害信息进行虫害检测,得到识别结果;S600:根据识别结果和预设的损失函数对棉花病害识别模型的参数进行更新,在参数更新过程中,使用指数移动平均方法平滑模型参数的更新过程,得到更新后的棉花识别模型;S700:获取实时棉花病害图片,输入至更新后的棉花识别模型,得到棉花病害识别结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 湖南大学 一种基于显著性目标检测的复杂背景下棉花病害识别方法

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