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申请/专利权人：中国烟草总公司郑州烟草研究院
摘要：本发明提供一种适用于烟草生长全过程的烟草植株识别方法以及装置，包括以下步骤：使用无人机拍摄烟草种植区域在多个生长时期的航拍图像；对航拍图像进行预处理，得到图像数据集；以YOLOv7模型为基础模型，引入SimAM无参数注意力机制，将主干网络第二层的特征层加入特征融合网络中，作为增加的小目标检测层；并用引入Focus模块的F‑MPConv模块替换YOLOv7模型的MPConv模块，用YOLOv7模型的骨干网络中的E‑ELAN模块中引入DSConv模块，利用WIoU损失函数替换YOLOv7模型中的CIoU损失函数；利用图像数据集训练改进后的YOLOv7模型，得到训练后的改进YOLOv7模型；使用改进YOLOv7模型对待识别的无人机航拍图像进行识别，获得烟草植株识别结果。
主权项：1.一种适用于烟草生长全过程的烟草植株识别方法，其特征在于，包括以下步骤：使用无人机拍摄烟草种植区域在多个生长时期的航拍图像；对航拍图像进行预处理，得到图像数据集；以YOLOv7模型为基础模型，引入SimAM无参数注意力机制，将主干网络第二层的特征层加入特征融合网络中，作为增加的小目标检测层；并用引入Focus模块的F-MPConv模块替换YOLOv7模型的MPConv模块，用YOLOv7模型的骨干网络中的E-ELAN模块中引入DSConv模块，利用WIoU损失函数替换YOLOv7模型中的CIoU损失函数；利用图像数据集训练改进后的YOLOv7模型，得到训练后的改进YOLOv7模型；使用改进YOLOv7模型对待识别的无人机航拍图像进行识别，获得烟草植株识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 适用于烟草生长全过程的烟草植株识别方法以及装置
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