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申请/专利权人：甘肃农业大学

摘要：本发明公开了一种胡麻植株的果实考种方法、装置、设备及介质，涉及目标识别技术领域，本发明通过引入RepNCSPELAN4模块、ADown模块、ContextAggregation模块和TFE模块，并设计了HWD‑ADown、HiLo‑AIFi和DSSFF三个模块，对RT‑DETR基础模型的BackBone、EfficientHybridEncoder和Head三个部分进行了改进融合，提出了新的LEHP‑DETR网络模型。该模型能有效区分图像中不同频率特征，从而成功捕捉图像局部及边缘细节特征和全局结构特征，不但在识别低对比度、遮挡度较高及特征不明显的小目标时准确率得到显著提升；而且，实现了轻量化并提高了推理速度，更利于实际生产中的推广应用。而后，采用胡麻植株数据集对该模型进行训练与测试，结果表明其能准确识别胡麻植株果实，即偏向于胡麻植株图像中果实小目标识别，可大大提高胡麻植株考种效率。

主权项：1.一种胡麻植株的果实考种方法，其特征在于，包括以下步骤：获取胡麻植株的图像数据集；构建RT-DETR网络模型，在RT-DETR网络模型的BackBone部分中引入RepNCSPELAN4模块、ADown模块及ContextAggregation模块，以及将ADown模块和Haarwaveletdownsampling模块融合为HWD-ADown模块后引入BackBone部分，并将RepNCSPELAN4模块、ADown模块、ContextAggregation模块及HWD-ADown模块融合后替换RT-DETR网络模型的BackBone部分中原有的ResNet结构并与BackBone部分融合，形成改进后的RAHC-BackBone部分；在RT-DETR网络模型的EfficientHybridEncoder部分将AIFI模块中Multi-headAttention模块替换为HiLoAttention模块，将HiLoAttention模块及AIFI模块融合为HiLo-AIFi模块引入EfficientHybridEncoder部分，将SSFF模块和DySample模块融合为DSSFF模块引入EfficientHybridEncoder部分，以及引入TFE模块与HiLo-AIFi模块及DSSFF模块融合为改进后的HTD-EfficientHybridEncoder部分；在RT-DETR网络模型Head部分引入P2层检测头，将P2层检测头与Head部分融合为改进后的P2-Head部分；将改进后的RAHC-BackBone部分、改进后HTD-EfficientHybridEncoder部分及改进后的P2-Head部分进行融合，得到对RT-DETR网络模型改进后的LEHP-DETR网络模型；以及采用胡麻植株的图像数据集对LEHP-DETR网络模型进行训练，获得训练后的LEHP-DETR网络模型；将胡麻植株的图像输入至训练后的LEHP-DETR网络模型中；通过改进后的RAHC-BackBone部分，获得边缘信息和细节信息显著的特征图；通过改进后的HTD-EfficientHybridEncoder部分，获得背景与目标果实对比显著的特征图；通过改进后的P2-Head部分，获得胡麻植株的果实考种。

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百度查询： 甘肃农业大学 一种胡麻植株的果实考种方法、装置、设备及介质