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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明公开了基于平衡参数和检测精度的早期松材线虫病害识别方法，包括获取待识别的松材线虫病害图像，输入至训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型中，得到对应的松材线虫病害识别结果。松材线虫病害识别模型包括输入模块；用于对所述松材线虫病害图像进行特征提取的主干网络；用于对多个输出特征进行融合和增强的颈部网络；用于对多个融合特征进行特征表示的优化的头部网络；以及输出模块。本发明采用训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型对松材线虫病害图像进行病害识别，泛化能力强，识别精度高。
主权项：1.基于平衡参数和检测精度的早期松材线虫病害识别方法，其特征是，包括如下步骤：获取待识别的松材线虫病害图像；将所述松材线虫病害图像输入至训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型中，得到对应的松材线虫病害识别结果；其中，所述松材线虫病害识别模型包括依次连接的输入模块、基于FasterCSP的主干网络、基于GSCSP和RFB-s的颈部网络、基于CBAM注意力机制的头部网络和输出模块；所述输入模块，用于输入松材线虫病害图像；所述主干网络，用于对所述松材线虫病害图像进行特征提取，得到多个输出特征；所述颈部网络，用于对多个输出特征进行融合和增强，得到多个融合特征；所述头部网络，用于对多个融合特征进行特征表示的优化，得到多个优化特征；所述输出模块，用于根据多个优化特征，输出松材线虫病害识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 基于平衡参数和检测精度的早期松材线虫病害识别方法
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