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申请/专利权人：广东工业大学
申请日：2024-06-05
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298164A
主分类号：G06V10/25
分类号：G06V10/25;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于Detr模型的水稻害虫检测方法，包括：获取待检测害虫图像；将所述待检测害虫图像输入至最佳图像检测模型，获取害虫检测结果，其中，所述最佳图像检测模型由训练集训练获得，所述训练集为包含水稻害虫图像和对应的害虫标注，所述最佳图像检测模型通过改进的Detr模型构建。本发明能够解决现有技术中存在的检测过程实时性差、检测小目标精度差、模型复杂等问题，提高害虫检测的准确率和实用性，为农业生产提供更为可靠的技术支持。
主权项：1.一种基于Detr模型的水稻害虫检测方法，其特征在于，包括：获取待检测害虫图像；将所述待检测害虫图像输入至最佳图像检测模型，获取害虫检测结果，其中，所述最佳图像检测模型由训练集训练获得，所述训练集为包含水稻害虫图像和对应的害虫标注，所述最佳图像检测模型通过改进的Detr模型构建；所述改进的Detr模型包括：输入层、主干特征提取层、改进颈部特征融合网络层和输出层；所述输入层用于输入待检测害虫图像；所述主干特征提取层用于提取所述待检测害虫图像特征图像；所述改进颈部特征融合网络层用于将提取特征图进一步加权融合；所述输出层用于输出害虫检测图像；所述改进颈部特征融合层包括：GSConv结构和自适应融合模块；所述GSConv结构用于对所述待检测害虫特征图像进行初步处理；所述自适应融合模块用于对初步处理后的特征图像进行融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于Detr模型的水稻害虫检测方法
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