一种基于多核注意力网络的密集微小害虫图像检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多核注意力网络的密集微小害虫图像检测方法
申请号:CN202510104704
申请日期:2025-01-23
公开号:CN120014554B
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多核注意力网络的密集微小害虫图像检测方法,与现有技术相比解决了难以针对密集微小害虫图像进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤:密集微小害虫图像数据集的生成;害虫图像多尺度特征的提取;构建小尺度害虫双通道多核特征提取模型;小尺度害虫双通道多核特征提取模型的训练;密集微小害虫图像检测结果的获得。本发明显著提高了密集微小害虫图像的检测精度,使用密集害虫区域聚焦提取模块提取密集害虫区域,通过跨阶段局部网络有效提取害虫的多尺度特征,结合提出的小尺度害虫双通道多核特征提取模型更精准地识别微小害虫,加快虫害的检测速度与准确度。
技术关键词
害虫图像 特征提取模型 多尺度特征 注意力 网络模块 聚焦结构 阶段 输出特征 sigmoid函数 空间金字塔池化 数据 特征金字塔网络 多通道特征 多尺度信息 坐标 上采样
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号