公开(公告)号：CN118675051B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202410737851.8

申请日：2024-06-07

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 林海峰 ,  李思豪 ,  臧焱培 ,  周宏平

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于平衡参数和检测精度的早期松材线虫病害识别方法，包括获取待识别的松材线虫病害图像，输入至训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型中，得到对应的松材线虫病害识别结果。松材线虫病害识别模型包括输入模块；用于对所述松材线虫病害图像进行特征提取的主干网络；用于对多个输出特征进行融合和增强的颈部网络；用于对多个融合特征进行特征表示的优化的头部网络；以及输出模块。本发明采用训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型对松材线虫病害图像进行病害识别，泛化能力强，识别精度高。

公开(公告)号：CN118675051A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410737851.8

申请日：2024-06-07

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 林海峰 ,  李思豪 ,  臧焱培 ,  周宏平

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于平衡参数和检测精度的早期松材线虫病害识别方法，包括获取待识别的松材线虫病害图像，输入至训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型中，得到对应的松材线虫病害识别结果。松材线虫病害识别模型包括输入模块；用于对所述松材线虫病害图像进行特征提取的主干网络；用于对多个输出特征进行融合和增强的颈部网络；用于对多个融合特征进行特征表示的优化的头部网络；以及输出模块。本发明采用训练好的基于平衡参数和检测精度的松材线虫病害识别模型对松材线虫病害图像进行病害识别，泛化能力强，识别精度高。