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公开(公告)号：CN119251813A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411275428.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于多层上下文特征筛选的棉花叶部病害识别方法及系统，属于计算机视觉领域。基于ConvNeXt的棉花叶部病害识别方法，构建了棉花叶部病害数据集，建立了可以识别棉花轮纹斑病、褐斑病、角斑病、黄萎病、枯萎病、炭疽病、白粉病并返回预警信息及防治措施的系统。本发明提出的方法以ConvNeXt网络为骨干网络，增加了特征增强模块，提高了棉花叶片不同区域特征之间的对比度，并在此基础上，引入了多层上下文信息引导的特征筛选的特征筛选注意力机制，实现了更有效的特征筛选，实验表明，本发明提出的网络模型相比原ConvNeXt网络的识别准确率提升了4.1%。
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