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公开(公告)号：CN118918370A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970069.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种用于农业领域不同植物叶片和不同害虫的分类方法及装置，方法包括：获取数据集并进行预处理；对数据集进行数据增强；构建基于自注意力机制的Vision Transformer骨干网络，提取图像的特征；通过显著性特征筛选引擎来选择骨干网络编码特征中最具辨别性区域对应的令牌用于分类；通过视觉结构感知器对选择出的令牌进行视觉结构感知来提取图像中对象的整体结构以辅助分类；对显著性特征筛选引擎和视觉结构感知器生成的特征进行随机部分交换丰富特征组合模式，并用可学习的参数将两部分的特征进行融合用于网络训练，利用训练后的网络对不同植物叶片和不同害虫进行分类。本发明可以对不同的植物叶片和病虫害图像进行高精度自动分类。
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