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申请/专利权人：云南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机遥感影像的农田生长异常区域分割方法，应用广域多光谱系统拍摄，使用人工神经网络为主体，网络结构包括：特征提取阶段、多层特征融合阶段、基于注意力机制的解码阶段以及自适应训练阶段；本发明中，提供一种农田监测系统及监测农田的方法，可以在精度和实时性之间取得有效平衡，充分利用无人机遥感图像中的特征，以提高规模化的农业生产中的农田监测效率；通过无人机在农田上方定期巡航，获取农田遥感图像，通过针对农田异常区域分割任务中，实时语义分割算法准确度不足，提出一种基于注意力和多尺度特征融合的实时语义分割方法，相比于传统的农田监测方法，本发明基于全新的无人机遥感平台。
主权项：1.一种基于无人机遥感影像的农田生长异常区域分割方法，其特征在于，所述方法应用广域多光谱系统拍摄，使用人工神经网络为主体，网络结构包括：特征提取阶段、多层特征融合阶段、基于注意力机制的解码阶段以及自适应训练阶段，所述方法包括如下步骤：步骤1：通过无人机在农田上方定期巡航，获取农田遥感图像及预处理；步骤2：对原始图像进行初始特征提取，通过共享卷积层获取原始图像的初始多层特征图；步骤3：将提取到的初始多层特征图，通过特征融合模块进行特征融合处理，并将输出的多层特征图与解码器中的特征图拼接，输入到特征融合跳跃连接模块；步骤4：将提取得到的所述初始特征图的空间细节信息和语义上下文信息进行融合，得到融合特征图；将每层融合特征图通过全局-局部注意力进行上采样，将融合特征图送入图像特征分类器，得到最终的特征分割图像；步骤5：使用自适应权重训练模型，输入数据，输出分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南农业大学 一种基于无人机遥感影像的农田生长异常区域分割方法
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