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申请/专利权人：四川省机械研究设计院(集团)有限公司
摘要：本发明公开了一种作物行中心线提取方法，包括：采集作物图像数据，对作物图像进行标注，制作训练集和验证集；构建作物图像检测模型，设置模型超参数和学习优化器，所述作物图像检测模型包括特征提取结构、特征融合结构以及回归预测结构；调整模型超参数，将训练集图像输入作物图像检测模型进行训练；判断作物图像检测模型是否收敛且满足检测指标要求，若是，则将测试图像输入作物图像检测模型中，输出检测结果；否则，调整模型超参数并继续训练；根据作物图像检测模型输出的检测结果拟合作物行中心线。本发明可有效识别歪斜、移位以及作物叶片互相遮挡的作物行中心线，提升对小目标的检测效果，改善现有算法不同场景下存在的漏检问题。
主权项：1.一种作物行中心线提取方法，其特征在于，包括：采集作物图像数据，对作物图像进行标注，制作训练集和验证集；构建作物图像检测模型，设置模型超参数和学习优化器；所述作物图像检测模型包括特征提取结构、特征融合结构以及回归预测结构，所述特征提取结构包括基于动态稀疏注意力机制的卷积模块与基于空洞卷积和权值共享的多尺度融合模块，所述特征融合结构包括基于预测内核和特征重组的上采样模块，所述回归预测结构包括基于二维高斯分布的目标检测评估模块；调整模型超参数，将训练集图像输入作物图像检测模型进行训练；判断作物图像检测模型是否收敛且满足检测指标要求，若是，则将测试图像输入作物图像检测模型中，输出检测结果；否则，调整模型超参数并继续训练；根据作物图像检测模型输出的检测结果拟合作物行中心线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省机械研究设计院(集团)有限公司 一种作物行中心线提取方法
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