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摘要：本发明设计一种松材线虫病检测识别方法，包括以下步骤：S1：获取松树林的遥感图像并进行预处理；S2：构建多个相同结构的YOLOv5网络模型，对每个YOLOv5网络模型的结构和或损失函数进行调整；S3：使用预处理后的图像数据集对多个调整后的YOLOv5网络模型进行数据训练；S4：采集待检测松树林的遥感图像，预处理后输入一个或多个训练后的模型，获得检测结果；S5：采用模型融合聚合的方法对多个模型的检测结果进行融合聚合。本发明结合了无人机遥感技术和YOLOv5算法来识别和检测感染松材线虫病的树木，与传统的人工探测方法相比，不仅扩大了区域覆盖范围，而且有效提高了检测的准确率和召回率。
主权项：1.一种松材线虫病检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取松树林的遥感图像，将其裁剪为预定尺寸的图像块，并对图像中的病树进行人工标注，获得预处理后的图像数据集；S2：构建多个相同结构的YOLOv5网络模型，对每个YOLOv5网络模型的结构和或损失函数进行调整，获得多个调整后的YOLOv5网络模型；其中，对YOLOv5网络模型的结构进行调整的方法为将注意力机制以预定添加方式引入所述YOLOv5网络模型；所述预定添加方式为将注意力机制模块嵌入YOLOv5网络模型的骨干网络中快速空间金字塔池化结构的前一层，或者将YOLOv5网络模型的骨干网络中的跨阶段部分连接模块替换为注意力机制模块；S3：分别使用所述预处理后的图像数据集对多个调整后的YOLOv5网络模型进行数据训练，获得多个结构和或损失函数不同的松材线虫病检测模型；S4：采集待检测松树林的遥感图像，对其进行预处理，并将预处理后的图像输入一个或多个松材线虫病检测模型，获得一个或多个模型的检测结果；S5：获得多个模型的检测结果时，采用模型融合聚合的方法对多个模型的检测结果进行融合聚合。
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百度查询： 山东大学 一种松材线虫病检测识别方法
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