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融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型

王文瑾 游子绎 邵历江 李小林 吴松青 张珠河 黄世国 张飞萍

农业工程学报2023，Vol.39Issue(5)：137-145,9.
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农业工程学报2023，Vol.39Issue(5)：137-145,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202211141

融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型

Recognition of dead pine trees using YOLOv5 by super-resolution reconstruction

王文瑾 1游子绎 2邵历江 1李小林 1吴松青 3张珠河 4黄世国 5张飞萍3

作者信息

  • 1. 福建农林大学计算机与信息学院,福州 350002
  • 2. 福建农林大学林学院,福州 350002
  • 3. 福建农林大学林学院,福州 350002||生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室,福州 350002
  • 4. 福州市森林病虫害防治检疫站,福州 350002
  • 5. 福建农林大学计算机与信息学院,福州 350002||生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室,福州 350002
  • 折叠

摘要

关键词

无人机/图像识别/松枯死木/小目标检测/超分辨率重建/特征融合

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王文瑾,游子绎,邵历江,李小林,吴松青,张珠河,黄世国,张飞萍..融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型[J].农业工程学报,2023,39(5):137-145,9.

基金项目

福建省林业科技项目(闽林文[2021]35号) （闽林文[2021]35号）

国家林业和草原局重大应急科技项目(ZD202001) （ZD202001）

福建农林大学科技创新专项基金项目(KFb22097XA) （KFb22097XA）

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-6819

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