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基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

林文树 张金生 何乃磊

农业机械学报2023,Vol.54Issue(4):304-312,393,10.
农业机械学报2023,Vol.54Issue(4):304-312,393,10.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2023.04.031

基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

Real-time Detection Method of Dendrolimus superans-infested Larix gmelinii Trees Based on Improved YOLO v4

林文树 1张金生 1何乃磊1

作者信息

  • 1. 东北林业大学机电工程学院,哈尔滨150040
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摘要

关键词

落叶松毛虫/实时监测/无人机/YOLO v4

分类

农业科技

引用本文复制引用

林文树,张金生,何乃磊..基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法[J].农业机械学报,2023,54(4):304-312,393,10.

基金项目

黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020C049) (LH2020C049)

农业机械学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1298

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