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基于NanoDet-SimAM小尺寸松材线虫病受害木检测
1
作者
刘芳
姜生伟
+1 位作者
张峻豪
何姗
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期428-433,共6页
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。
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关键词
松材线虫病
目标检测
轻量级网络
nanodet
注意力机制
无参注意力
迁移学习
数据增强
小尺寸
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职称材料
题名
基于NanoDet-SimAM小尺寸松材线虫病受害木检测
1
作者
刘芳
姜生伟
张峻豪
何姗
机构
沈阳理工大学理学院
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
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
辽宁省林业和草原局
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
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期428-433,共6页
基金
辽宁省民生科技计划项目(2021JH2/10200008)
辽宁省“兴辽人才”项目(XLYC2006017)
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220619)。
文摘
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。
关键词
松材线虫病
目标检测
轻量级网络
nanodet
注意力机制
无参注意力
迁移学习
数据增强
小尺寸
Keywords
pine wilt disease
target detection
lightweight network nanodet
attention mechanism
non-parametric attention
transfer learning
data enhancement
small size
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NanoDet-SimAM小尺寸松材线虫病受害木检测
刘芳
姜生伟
张峻豪
何姗
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
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