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申请/专利权人：四川弘和数智集团有限公司
摘要：本发明涉及基于深度学习的树木线虫病害木识别方法,其方法包括采集树木线虫病害区域的图像信息，对图像信息中的病害木位点进行标记并形成标记点；基于标记点构建以病害木位点为中心的三维高斯空间置信图；构建多尺度空间注意力卷积神经网络模型，并利用三维高斯空间置信图结合深度学习算法对多尺度空间注意力卷积神经网络模型进行训练；利用训练后的模型对目标区域树木线虫病害进行定期预测识别，得到病害预测结果，超出预期标准或病害加重检测传感器立即预警。本发明可提高目标识别的准确性，通过多尺度空间注意力卷积神经网络模型融合不同感受的特征图，将多分辨率的深度信息整合到常规空间语义中，提升模型对于病害木与周围关系的识别能力。
主权项：1.基于深度学习的树木线虫病害木识别方法，其特征在于，包括：采集捕捉树木受线虫病害侵袭区域的二维图像数据，对所述图像数据精确识别并标注出受病害影响的树木部位作为标记点；对病害木位点的标记点进行数据扩充；基于所述标记点构建以病害木位点为中心的三维高斯空间置信图；构建多尺度空间注意力卷积神经网络模型，并与所述的三维高斯空间置信图结合深度学习算法对所述多尺度空间注意力卷积神经网络模型进行训练；利用训练后的所述多尺度空间注意力卷积神经网络模型对目标区域树木线虫病害进行定期预测识别，得到病害预测结果，超出预期标准或病害加重检测传感器立即预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川弘和数智集团有限公司 基于深度学习树木线虫病害识别方法、装置及电子设备
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