摘要
本发明提供一种机载农机具识别方法,包括以下步骤:收集农机具工况图像;对农机具工况图像进行预处理得到农机具数据集;构建基于轻量卷积神经网络RepViT框架的农机具识别模型,使用卷积前馈网络CFF模块构建特征提取STEM模块;使用卷积前馈网络CFF模块增强下采样模块;使用卷积前馈网络CFF模块及轻量化注意力机制ECA模块构建特征提取块;使用迁移学习方法对农机具识别模型进行训练,得到训练后农机具识别模型;将训练后农机具识别模型部署到边缘设备并进行农机具识别。
技术关键词
农机具
轻量卷积神经网络
注意力机制
迁移学习方法
采样模块
线性单元
识别装置
图像
分支
识别方法
工况
全局平均池化
数据
车身
控制单元
通道
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
耕地
通道注意力机制
图像处理模块
特征提取单元
图像采集模块
建筑物提取方法
融合注意力机制
邻域
局部特征信息
局部特征提取
图像块
外观缺陷检测方法
序列
语义分割模型
铸件