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申请/专利权人：成都理工大学;成都市自然资源调查利用研究院(成都市卫星应用技术中心)
摘要：本申请公开了一种基于无人机遥感影像的农作物识别方法，涉及农作物识别技术领域，设计训练好的农作物识别模型采用改进后的DeepLabV3+模型，改进后的DeepLabV3+模型是利用带有注意力机制的MobileNetV2模型替换DeepLabV3+模型中的主干结构，以对DeepLabV3+模型进行改进所得到的，在获取对农作物进行拍摄所得到的无人机遥感影像之后，直接利用训练好的农作物识别模型来对无人机遥感影像进行识别，得到农作物识别结果，相较于DeepLabV3+模型，采用改进后的DeepLabV3+模型来对农作物进行识别，识别精度更高。
主权项：1.一种基于无人机遥感影像的农作物识别方法，其特征在于，所述基于无人机遥感影像的农作物识别方法包括：获取对农作物进行拍摄所得到的无人机遥感影像；以所述无人机遥感影像作为输入，利用训练好的农作物识别模型进行识别，得到农作物识别结果；所述训练好的农作物识别模型采用改进后的DeepLabV3+模型，改进后的DeepLabV3+模型是利用带有注意力机制的MobileNetV2模型替换DeepLabV3+模型中的主干结构，以对DeepLabV3+模型进行改进所得到的；所述农作物识别结果包括所述无人机遥感影像中各个位置的农作物类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 成都市自然资源调查利用研究院(成都市卫星应用技术中心) 一种基于无人机遥感影像的农作物识别方法
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