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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业病害检测方法,具体涉及一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法。
技术介绍
1、农业是人类生存和发展的基础之一。然而,农作物病害一直是农业产量和质量的主要威胁之一。农作物病害包括病毒、细菌、真菌、寄生虫等,它们可以导致农作物减产、质量下降甚至完全损失。随着全球气候变化和国际贸易的增加,农作物病害的传播和流行变得更加复杂和难以控制。传统上,农民和农业相关专家主要依赖于经验和目测来检测和分类农作物病害。这种方法存在主观性、不稳定性和时间成本高的问题。为了提高农作物病害的早期检测和治理效率,计算机视觉技术被引入到农业中。然而,现有的图像检测检测分类方法在面对细粒度农作物病害检测检测分类问题时仍然存在一些挑战。
2、现有的计算机视觉模型难以处理细粒度的农作物病害检测分类问题,因为农作物病害之间的差异通常非常微小,需要高度精确的检测分类模型。此外,不同地区和季节的病害表现也可能存在差异,使得模型训练和部署更加复杂。因此,有必要提出一种新颖的计算机视觉模型,能够针对农作物病害进行细粒度的图像检测检测分类,以帮助农业生产者及早检测和分类农作物病害,采取相应的措施来减轻其对农业的不利影响。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,以解决现有的农作物病害检测模型精度较低的技术问题。
2、为解决上述技术问题,本专利技术提供了一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,包括以下步骤:
< ...【技术保护点】
1.一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述主干网络将农作物病害图像划分为固定大小的图像块,并在每个图像块上叠加一个相同大小的可学习向量和分类标记。
3.根据权利要求2所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述结构信息学习模块提取物体结构信息,并通过图卷积获取结构特征的方法包括以下步骤:
4.根据权利要求2所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述分层注意力选择模块融合主干网络各层之间的注意力权重的方法包括以下步骤:
5.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述对比学习模块通过引入超参数,过滤相似度小于的负对,以增强同一类别农作物病害图像的特征相似度,并减少不同类别的特征相似度。
6.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所
7.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:步骤S3中所述病害检测模型通过损失函数训练模型,所述损失函数的表达式为:
8.一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测系统,适用于权利要求1至7任一项所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述系统包括数据获取模块、模型构建模块、模型训练模块和病害检测模块;
9.根据权利要求8所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测系统,其特征在于:所述病害检测模型包括主干网络、结构信息学习模块、分层注意力选择模块、对比学习模块和数据增强模块;
...【技术特征摘要】
1.一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述主干网络将农作物病害图像划分为固定大小的图像块,并在每个图像块上叠加一个相同大小的可学习向量和分类标记。
3.根据权利要求2所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述结构信息学习模块提取物体结构信息,并通过图卷积获取结构特征的方法包括以下步骤:
4.根据权利要求2所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述分层注意力选择模块融合主干网络各层之间的注意力权重的方法包括以下步骤:
5.根据权利要求1所述的一种基于结构信息和分层注意力策略的农作物病害检测方法,其特征在于:所述对比学习模块通过引入超参数,过滤相似度小于的负对,以增强同一类别农作物...
【专利技术属性】
技术研发人员:荣毅,周健超,熊盛武,莫俊强,张勇健,张毅,李嘉男,叶尹,
申请(专利权)人:武汉理工大学三亚科教创新园,
类型:发明
国别省市:
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