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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明公开了一种早期松材线虫病害识别方法及识别系统，包括：获取待识别的松材线虫病害图像，输入至训练好的松材线虫病害识别模型中，得到松材线虫病害识别结果。模型包括：ShuffleNetViT网络模块，用于根据松材线虫病害图像得到第一提取特征、第二提取特征和第三提取特征；第一ECA注意力机制模块，用于根据第一提取特征生成第一加权特征；第二ECA注意力机制模块，用于根据第二提取特征生成第二加权特征；RFB感受野模块，用于根据第三提取特征得到第三加权特征；PANet网络模块，用于融合加权特征，得到图像预测特征。本发明不仅提高了模型识别的高效性和准确性，同时还降低了模型的参数数量和计算复杂度。
主权项：1.一种早期松材线虫病害识别方法，其特征是，包括如下步骤：获取待识别的松材线虫病害图像；将所述松材线虫病害图像输入至训练好的松材线虫病害识别模型中，得到对应的松材线虫病害识别结果；其中，所述松材线虫病害识别模型包括：输入模块，用于输入松材线虫病害图像；ShuffleNetViT网络模块，用于根据所述松材线虫病害图像，进行特征提取，得到不同尺度的图像提取特征，包括第一提取特征、第二提取特征和第三提取特征；第一ECA注意力机制模块，用于根据所述第一提取特征，基于ECA注意力机制提取特征空间信息，生成第一加权特征；第二ECA注意力机制模块，用于根据所述第二提取特征，基于ECA注意力机制提取特征空间信息，生成第二加权特征；RFB感受野模块，用于根据所述第三提取特征，通过多分支卷积以扩大感受野，得到第三加权特征；PANet网络模块，用于根据所述第一加权特征、第二加权特征和第三加权特征，通过多尺度特征融合和信息传播，得到图像预测特征；输出模块，用于根据所述图像预测特征，输出松材线虫病害识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种早期松材线虫病害识别方法及识别系统
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