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融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类
1
作者
郑权
乔江伟
+4 位作者
李婕
秦涛
涂静敏
李礼
蒋琦
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期186-194,共9页
倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分...
倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先,设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network),用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module),再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集(rape lodging dataset, RLD),该数据集由5 789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10%,比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG和RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。
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关键词
遥感
农作物
分类
无人机遥感影像
倒伏识别
深度学习
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职称材料
题名
融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类
1
作者
郑权
乔江伟
李婕
秦涛
涂静敏
李礼
蒋琦
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
中国农科院油料作物研究所
武汉大学遥感信息工程学院
湖南省第二测绘院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期186-194,共9页
基金
湖北省重点研发计划项目(2023BBB030)
国家自然科学基金项目(42301515,42101440)
湖南省自然科学基金(2023JJ60564)。
文摘
倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先,设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network),用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module),再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集(rape lodging dataset, RLD),该数据集由5 789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10%,比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG和RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。
关键词
遥感
农作物
分类
无人机遥感影像
倒伏识别
深度学习
Keywords
remote sensing
crops
classification
unmanned aerial remote sensing imagery
fall recognition
deep learning
分类号
S147.2 [农业科学—肥料学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类
郑权
乔江伟
李婕
秦涛
涂静敏
李礼
蒋琦
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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