无人机松林图像早期松材线虫病害检测OA北大核心CSTPCD
【目的】针对无人机松林图像中早期松材线虫病害特征不明显、尺度多变导致的目标漏检、误检问题,提出一种基于深度学习的早期松材线虫病害检测方法。【方法】首先,为达到在无人机机载端的模型部署需求,提出一种降低计算量和参数量的松材线虫病害检测方法;其次,为获取早期松材线虫病害更准确的特征,采用多种方式同时提取特征并融合以增强对有效特征的学习能力;然后,为进一步提高不同尺度特征的融合能力,添加注意力机制对齐相邻两级特征;最后,以辽宁抚顺大伙房试验林场无人机拍…查看全部>>
谢婉滢;刘文萍;王晗
北京林业大学信息学院,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083北京林业大学信息学院,北京100083
计算机与自动化
无人机图像松材线虫病深度学习目标检测
《林业科学》 2024 (9)
P.124-133,10
国家重点研发计划项目“松材线虫病灾变机制与可持续防控技术研究”(2021YFD1400900)国家重点研发计划项目“农林草病虫害数字化精准监测预警技术体系构建与应用”(2022YFD1400400)。
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