【技术实现步骤摘要】
一种基于MS
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PLNet模型绿豆叶斑病识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及农业植保领域，尤其涉及一种基于MS
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PLNet模型绿豆叶斑病识别方法。
技术介绍
[0002]农作物是人类在农业生产活动中栽培的各种植物，分为粮食作物和经济作物两大类，无论是哪类作物在种植过程中,都很容易受到水分、土壤、病虫害等各个方面的影响,这就需要利用有效的栽培技术降低这些因素对农作物种植的影响。
[0003]识别疾病是农业领域的关键步骤，因为它会影响农作物的种植和收获。这些疾病的识别需要耗费大量的时间和资源，而且往往需要专家的知识。农民将不得不手动检查大片农作物的症状。这个过程是重复的和低效的。绿豆叶斑病作为绿豆的主要病害，危害部位为叶片，以开花结荚期受害重，发病初期叶片上现水渍状褐色小点，扩展后形成边缘红褐色至红棕色、中间浅灰色至浅褐色近圆形病斑。病情严重时，病斑融合成片，很快干枯。轻者减产20％～50％，严重的高达90％。传统的绿豆叶斑病识别在实际的农业生产中有很多的不足，肉眼观测无法准确...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
的点卷积减少通道数和3
×
3的深度卷积计算获得C35，将C35进行卷积核为1
×
1的点卷积增加通道数和3
×
3的深度卷积计算获得C36，将C36进行相同的卷积计算获得C37；(23)将通过三个尺度的特征提取模块获得的特征图C17、C27和C37通过concatenate操作进行特征融合获得R1，将R1通过通道注意力机制重新调整各特征通道所占权重，将高维度的特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：高尚兵，余骥远，李洁，唐琪，陈新，缪奕可，曹鹏，袁星星，杨瑞杰，陈浩霖，任珂，张海艳，刘步实，李杰，
申请(专利权)人：江苏省农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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