摘要
本发明公开了一种基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法,对原来RTDETR模型的特征提取模块、特征交互模块和特征融合模块进行改进,把训练集中的图像数据送入特征提取模块中进行特征提取,获取病害的特征信息;将提取的特征信息输入到基于SPPELAN设计的特征交互模块进行处理,增强特征之间的信息交流和融合;将特征交互模块处理后的信息输入到基于ASF‑YOLO重构的特征融合模块进行整合;将整合后的特征传递到解码器检测网络中获得病害检测的结果,并使用测试集进行测试。本发明解决了葡萄叶病害检测中存在的计算冗余、实时性不足以及小目标漏检等问题,在计算复杂度大幅下降的同时,依然保持较高的检测精度和速度。
技术关键词
实时检测方法
特征提取模块
葡萄
归一化模块
高分辨率信息
融合特征提取
卷积模块
语义特征
图像
空间特征提取
训练集
数据
多尺度特征
网络
鲁棒性
解码器
标注工具
通道
样本
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随机森林模型
振动信号特征
故障诊断模型
参数
蚂蚁
IKKε抑制剂
JAK2抑制剂
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贝氏柯克斯体
人副流感病毒
变电柜
温湿度监控系统
负荷
深度学习模型
电流波形畸变
加权特征
多头注意力机制
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分支
清洁机器人
数字预失真模型
热补偿方法
网络模块
强化学习网络
特征提取模块