【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业棉花病害监测领域，尤其涉及基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法及装置。
技术介绍
1、植物病害作为制约植物健康生长的关键因素之一，其高效精准的检测技术已成为智慧农业领域的核心研究方向。现有的病害检测技术中，基于计算机视觉的检测方法凭借非接触、快速、准确等显著优势，逐渐成为农业信息化领域的研究热点。基于深度学习的计算机视觉检测技术取得突破性进展，通过构建深度卷积神经网络架构，能够自动提取植物病斑的多层次空间特征并学习复杂的高级特征，显著提高植物病害识别和检测的准确性。
2、这种端到端的特征学习机制不仅突破了图像处理技术对人工提取特征工程的依赖，其深层网络结构还能有效捕捉病害表型与病理特征间的非线性关系，为构建智能化植物健康监测系统提供技术支撑。
3、尽管当前研究在棉花病害智能检测领域取得显著进展。然而，针对棉花叶片病害在早中期呈现高度相似的褐变特征，现有算法在小尺度病变区域特征表征方面存在明显不足，难以有效提取病变区域的纹理细节及形态特征，导致检测精度受限。
4、此外，复杂田间...
【技术保护点】
1.一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述高低频特征自适应增强模块中，低频特征通过平均池化和多尺度边缘增强模块进行增强，高频特征则由CMUNeXt块进行处理后，分别得到高频特征和低频特征；
3.根据权利要求1所述的一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述注意力引导融合模块用于有效融合来自不同层级、不同来源的特征图，Pixel Attention模块在空间维度上对图像中的关键区域进行加权，使模...
【技术特征摘要】
1.一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述高低频特征自适应增强模块中，低频特征通过平均池化和多尺度边缘增强模块进行增强，高频特征则由cmunext块进行处理后，分别得到高频特征和低频特征；
3.根据权利要求1所述的一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述注意力引导融合模块用于有效融合来自不同层级、不同来源的特征图，pixel attention模块在空间维度上对图像中的关键区域进行加权，使模型聚焦于目标区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于高低频与注意力融合的棉花相似病害检测方法，其特征在于，所述高低频特征自适应增强模块通过大卷积核的深度卷积、反向瓶颈设计以及残差连接，在轻量化的同时高效提取这些高频特征，并通过密集连接机制增强高频信息的细节。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾振红，陈婷，乐舞，王佳佳，周刚，欧阳鹏，
申请(专利权)人：新疆空天地一体化实验室技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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