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基于NanoDet-SimAM小尺寸松材线虫病受害木检测: 收藏
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引用; 《沈阳工业大学学报》2024年第4期46卷 428-433页; 作者：刘芳姜生伟张峻豪何姗沈阳理工大学理学院辽宁沈阳110159 沈阳理工大学辽宁省兵器工业智能优化与控制重点实验室辽宁沈阳110159 沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159 辽宁省林业和草原局东北林草危险性有害生物防控国家林草局重点实验室辽宁沈阳110036 沈阳工学院东北林草危险性有害生物防控国家林草局重点实验室辽宁沈阳113122; 针对小尺寸松材线虫病受害木检测精度及检测效率低的问题,提出了一种融合深度网络和注意力机制的小尺寸松材线虫智能检测模型。采用无人机(UAV)搭载小型相机在220 m高度拍摄小尺寸松材线虫受害木图像,应用图像旋转、缩放、添加高斯噪声...; 针对小尺寸松材线虫病受害木检测精度及检测效率低的问题,提出了一种融合深度网络和注意力机制的小尺寸松材线虫智能检测模型。采用无人机(UAV)搭载小型相机在220 m高度拍摄小尺寸松材线虫受害木图像,应用图像旋转、缩放、添加高斯噪声和模拟光照强度等数据处理方式扩充数据集,设计轻量级深度网络NanoDet和SimAM注意力模块融合模型NanoDet-SimAM对小尺寸松材线虫受害木进行精准检测。结果表明,该模型相较于Faster R-CNN、Yolov4、Yolov5s及NanoDet等检测网络模型,具有更高的检测精度、速度和稳定性。; 来源：详细信息评论

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