摘要
本发明公开了基于改进RT‑DETR的农业害虫小目标检测系统及方法,涉及害虫目标检测技术领域,由传感器网络采集检测场景数据,评估图像数据存在的运动模糊风险,若存在风险,识别图像数据中的模糊区域,并依据模糊程度采取相应的去模糊处理策略,生成去模糊优化图像;设定去模糊算法的控制参数后,对初步去模糊图像执行深度优化,若深度优化效果未达预期,迭代优化去控制参数后,重新执行深度优化过程;通过注意力机制强化害虫所在区域的特征表达,将经过注意力机制强化的多分辨率特征图进行特征融合,优化生成的融合特征向量作为RTDETR模型的输入。显著提升RTDETR模型对害虫小目标的检测准确性,确保特征提取的高效性。
技术关键词
农业害虫
去模糊图像
注意力机制
评估图像数据
预处理算法
风险预测模型
多尺度融合方法
融合多尺度信息
深度神经网络训练
运动模糊检测
场景数据采集
特征金字塔网络
多尺度特征融合
参数优化模型
生成高分辨率
系统为您推荐了相关专利信息
信息提取方法
实体
演进型
跨模态
多头注意力机制
计数方法
融合特征
特征提取模块
多模态
解码模块
邻域特征
数据转换模块
生成方法
点云
连续流模型
滑坡灾害预警
深度学习模型
图像编码器
文本编码器
空洞