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申请/专利权人：山东浩麟智能科技有限公司
摘要：本申请涉及计算机视觉领域，公开了一种基于特征增强的目标检测方法，包括以下步骤：S1、采集作物的多光谱图像和可见光图像，并进行预处理；S2、使用多通道卷积神经网络分别处理图像，提取特征；S3、融合提取的特征，得到融合特征；S4、在特征提取阶段使用空间和通道注意力模块，自适应调整特征图的空间分布和通道权重，得到注意力增强特征；S5、使用上下文感知模块，通过多尺度卷积核提取多尺度特征并拼接，形成上下文特征；S6、将上下文特征与融合特征融合，得到增强特征；S7、通过全连接层和Softmax层对增强特征分类和定位，输出病害检测结果。本方法适用于多种农业应用场景，提高了模型的适用性和推广价值。
主权项：1.一种基于特征增强的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：使用多光谱相机采集作物的多光谱图像和可见光图像，并进行预处理；使用多通道卷积神经网络，分别处理可见光图像和多光谱图像，提取其特征Fvis和Fnir；对提取的特征进行融合，得到融合特征Ffused；在特征提取阶段使用空间注意力模块和通道注意力模块，通过自适应调整特征图的空间分布和通道权重，得到注意力增强特征Fattention；使用上下文感知模块，通过多尺度卷积核提取多尺度特征并进行拼接，形成上下文特征Fcontexe；将上下文特征与融合特征进行融合，得到增强特征Fenhanced；通过全连接层和Softmax层对增强特征进行分类和定位，输出病害检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浩麟智能科技有限公司 一种基于特征增强的目标检测方法
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