龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：沈阳农业大学
摘要：本发明提供了一种稻田杂草识别方法、装置、计算机设备及存储介质，属于农作物识别领域，该方法包括：获取目标图像，构建RMS‑DETR模型；该模型包括Backbone模块、混合编码器和解码器；混合编码器包括特征提取模块和特征融合模块，特征提取模块用于提取多尺度特征；特征融合模块用于融合多尺度特征；该解码器用于对目标特征进行识别；对模型进行训练以获得杂草识别模型；将目标图像输入杂草识别模型，确定稻田杂草。通过构建RMS‑DETR模型，根据待检测的图像生成多尺度特征，有利于提取杂草的高层语义特征以及细节特征，并进行跨尺度融合，将不同层次的特征有机地结合，提升了模型的全面性能，增强了模型在小目标检测上的性能，提高了杂草识别的准确性。
主权项：1.一种稻田杂草识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始稻田图像，并对原始稻田图像进行双线性插值预处理，得到预设尺寸的目标图像；构建遥感多尺度特征检测模型RMS-DETR；所述RMS-DETR模型包括骨干网络Backbone模块、混合编码器和解码器；所述Backbone模块中加入多个并行的卷积层；通过Backbone模块对图像进行识别，获取特征图，并通过多个并行的卷积层对特征图进行多尺度的卷积操作，以生成固定维度的多尺度特征；所述混合编码器包括特征提取模块和跨尺度特征融合模块；所述特征提取模块包括基于级联群注意模块CGA改进的注意力机制结构transformer和卷积神经网络结构；通过所述transformer结构对多尺度特征中的高层语义进行特征编码得到第一特征，通过所述卷积神经网络结构对多尺度特征中的低层语义进行特征提取得到第二特征；通过所述跨尺度特征融合模块将所述第一特征、第二特征以及多尺度特征中除高层语义和低层语义外的其他尺度特征进行融合，得到目标特征；通过所述解码器对所述目标特征进行识别；通过含杂草的稻田图像训练样本对RMS-DETR模型进行训练，以获得能够识别稻田杂草的杂草识别模型；将所述目标图像输入至杂草识别模型，以识别稻田杂草。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳农业大学 一种稻田杂草识别方法、装置、计算机设备及存储介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号