公开(公告)号：CN118918409A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410743371.2

申请日：2024-06-11

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 尤号田 ,  丁吉荣 ,  翁馨 ,  梁业华 ,  王玉 ,  陈建军

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于RTMDet的油棕树识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取油棕树数据集；利用所述油棕树数据集进行训练，学习油棕树的特征信息，得到训练好的预测模型，所述预测模型是基于RTMDet得到的；将需要预测的油棕树图像输入到训练好的预测模型中，检测出油棕树。本发明中通过使用SimSPPF代替SPPF结构，引入CSP‑ELANLayer结构，并使用UpSamplingbiliearn作为上采样方式，最后引入SGEAttention机制，提高油棕树关键特征的提取能力，能够实现油棕树目标的精确检测，且不同复杂情况下模型的适应性均较强，同时模型运行速度也较快。